Zastępowanie modeli w API LLM to udokumentowany problem. Badania: "Czy dostajesz to, za co płacisz? Audyt zastępowania modeli w API LLM" Wynik: Dostawcy mają finansowe zachęty do cichego wymieniania drogich modeli na tańsze. Użytkownicy nie mają sposobu, aby zweryfikować, co tak naprawdę działa. Brave właśnie rozwiązał to za pomocą kryptograficznie weryfikowalnej AI. Wdrożenie: @brave Leo teraz korzysta z @near_ai @nvidia Zaufanych Środowisk Wykonawczych dla udowodnionej prywatności i przejrzystości modeli. To są kryptograficzne gwarancje wymuszane przez sprzęt. ARCHITEKTURA: GPU Nvidia z obsługą TEE tworzą sprzętowo izolowane bezpieczne obszary z pełnym szyfrowaniem danych i kodu podczas wnioskowania. Raporty z kryptograficznej atestacji zawierają hashe modeli i hashe kodu wykonawczego. Zdalna atestacja weryfikuje autentyczność TEE Nvidia działającego na niezmodyfikowanym kodzie open-source. GWARANCJE: - Poufność: Nawet w pełni skompromitowany system operacyjny nie może uzyskać dostępu do pamięci TEE (izolacja sprzętowa) - Integralność: Kryptograficzny dowód dokładnego modelu i kodu wykonawczego - Weryfikowalność: Open-source'owy łańcuch od kodu do atestacji sprzętowej ŁAŃCUCH WERYFIKACJI: Użytkownik wybiera model → @brave weryfikuje kryptograficzną atestację @near_ai → potwierdza sprzęt TEE @nvidia → udowadnia, że DeepSeek V3.1 działa w niezmodyfikowanej wersji → wyświetlany zielony ✅ znaczek To eliminuje trzy kluczowe problemy: (1) Pranie prywatności: Matematyka zamiast marketingu. Dowody kryptograficzne zastępują polityki prywatności. (2) Zastępowanie modeli: Gwarancja wymuszona przez sprzęt, że otrzymujesz model, który wybrałeś/zapłaciłeś. (3) Wymagania dotyczące zaufania: Gwarancje sprzętowe zastępują umowy prawne. PORÓWNANIE Z APPLE PRIVATE CLOUD COMPUTE: Podobne podejście TEE, inna filozofia:...