EVMにAIを奉納する

初級編5/25/2024, 8:50:02 AM
この記事では、AxonumプラットフォームがAIをEthereumに統合し、OP RollupとAI EVMを介してスマートコントラクト内でネイティブAIモデル推論を可能にする方法について紹介しています。これには分散型エコシステムの開発において重要な意味と潜在的な可能性があります。

Axonumのご紹介:Ethereumの脳

Axonumは、グローバルな集合知によって動力を得た分散型のスーパーコンピュータを構築するために、AIをブロックチェーンに確立しています。

The Age of AI EVM

私たちは、世界初のAI EVMを搭載したAI楽観的ロールアップであるAxonumを構築しています。

私たちは、AIパワーDAppsへのアクセスを民主化し、AIモデルの推論をアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーにすることを目指しています。

Axonumは、opMLとAI EVMによって支えられた楽観的ロールアップで、ユーザーはスマートコントラクト内でAIモデルをネイティブに利用でき、基礎技術の複雑さに悩まされることなく、シームレスに利用できます。

概要

AI EVM: 祭祀されたAI

スマートコントラクトでネイティブML推論を有効にするには、レイヤー2チェーンの実行レイヤーを変更する必要があります。具体的には、EVMにプリコンパイルされたコントラクト推論を追加して、AI EVMを構築します。

AI EVMは、ネイティブ実行でML推論を実行し、決定論的実行結果を返します。ユーザーがAIモデルを使用してデータを処理したい場合、ユーザーはモデルアドレスとモデル入力を使用して事前にコンパイルされた契約推論を呼び出すだけで、ユーザーはモデル出力を取得し、スマート契約でネイティブに使用できます。

import "./AILib.sol";contract AIContract {...function inference(bytes32 model_address, bytes memory input_data, uint256 output_size) public {    bytes memory output = AILib.inference(model_address, input_data, output_size);    emit Inference(model_address, input_data, output_size, output);}}

モデルはモデルデータ利用可能(DA)レイヤーに保存されています。すべてのモデルは、モデルアドレスを使用してDAから取得できます。すべてのモデルのデータ利用可能性を仮定しています。

事前コンパイルされた契約推論のコア設計原則は、opMLの設計原則に従います。つまり、実行と証明を分離します。事前コンパイルされた契約推論の実装には、2種類あります。1つはネイティブ実行用にコンパイルされており、高速化されています。もう1つは詐欺証明VM用にコンパイルされており、opMLの結果の正確性を証明するのに役立ちます。

実行の実装について、opML内のMLエンジンを再利用します。最初に、モデルハブからモデルアドレスを使用してモデルを取得し、その後、モデルをMLエンジンにロードします。MLエンジンは、事前コンパイルされた契約におけるユーザーの入力をモデルの入力として受け取り、その後、ML推論タスクを実行します。MLエンジンは、量子化とソフトフロートを使用して、ML推論結果の一貫性と決定論を保証します。

現在のAI EVM設計に加えて、EVMでAIを可能にする別のアプローチは、EVMにより多くの機械学習特有のオペコードを追加し、仮想マシンのリソースおよび価格モデル、および実装に対応する変更を加えることです。

オプティミスティック ロールアップ

opML(楽観的機械学習)と楽観的ロールアップ(opRollup)は、類似の不正証明システムに基づいており、opRollupシステムと並行してopMLをレイヤー2(L2)チェーンに統合することが実現可能となっています。この統合により、L2チェーン上のスマートコントラクト内で機械学習をシームレスに活用することができます。

既存のロールアップシステムと同様に、Axonumはトランザクションを「ロールアップ」して、通常はシーケンサーのネットワークを介してそれらをL1チェーンに公開する前にバッチ処理する責任を負います。このメカニズムには、1つのロールアップに数千のトランザクションを含めることができ、L1とL2の全体システムのスループットを向上させることができます。

Axonumは、楽観的ロールアップの1つとして、L1ブロックチェーンのためのインタラクティブなスケーリング方法です。私たちは楽観的に、提案されたすべてのトランザクションがデフォルトで有効であると仮定しています。従来のL2楽観的ロールアップシステムとは異なり、AxonumのトランザクションにはAIモデルの推論を含めることができ、これによりAxonum上のスマートコントラクトをAIで「スマート」にすることができます。

潜在的に無効な取引を緩和する場合、楽観的ロールアップなど、Axonumは、参加者が疑わしいロールアップに異議を唱えることができる挑戦期間を導入します。証明された詐欺スキームがあり、複数の詐欺の証拠を提出することができます。これらの証拠によって、ロールアップが有効または無効になる可能性があります。挑戦期間中、状態の変更は異議を唱えられ、解決されたり、挑戦が提出されない場合(かつ必要な証拠が揃っている場合)は含まれる可能性があります。

ワークフロー

workflow2443×1437 183 KB

Axonumの基本的なワークフローは、事前確認や強制退出などのメカニズムを考慮しない場合のものです。

  1. 基本的なワークフローは、ユーザーがL2トランザクション(スマートコントラクトでのネイティブAI推論を許可)を通常シーケンサーとなるバッチャーノードに送信することから始まります。
  2. シーケンサーが一定数のトランザクションを受信すると、それらをバッチとしてL1スマートコントラクトに投稿します。
  3. バリデーターノードは、L1スマートコントラクトからこれらのトランザクションを読み取り、それらをL2ステートのローカルコピーで実行します。AI推論の実行に関しては、バリデーターはモデルDAからモデルをダウンロードし、opMLエンジン内でAI推論を行う必要があります。
  4. 処理されると、新しいL2状態がローカルで生成され、その検証者はこの新しい状態のルートをL1スマートコントラクトに投稿します。(この検証者はシーケンサーであることも注意してください。)
  5. その後、他のすべてのバリデータは、L2ステートのローカルコピーで同じトランザクションを処理します。
  6. 彼らは、結果のL2状態ルートを、L1スマートコントラクトに投稿された元のルートと比較します。
  7. もし検証者の1人がL1に投稿されたものと異なる状態ルートを取得した場合、彼らはL1でチャレンジを開始することができます。
  8. チャレンジは、元の状態ルートを投稿したチャレンジャーとバリデータが、正しい状態ルートがどうあるべきかを証明するために交代で行う必要があります。このチャレンジプロセスは詐欺証明とも呼ばれます。Axonumの詐欺証明には、L2状態遷移の詐欺証明とopMLの詐欺証明が含まれています。
  9. いずれのユーザーがチャレンジに負けると、元のデポジット(ステーク)が削減されます。元のL2ステートルートが無効である場合、将来のバリデータによって破壊され、L2チェーンに含まれなくなります。

詐欺証明デザイン

Axonumの不正証明システムのコア設計原則は、Geth(レイヤー2のEthereumクライアントのGolang実装)とopMLの不正証明プロセスを分離することです。この設計により、堅牢で効率的な不正証明メカニズムが確保されます。以下に、不正証明システムと分離設計の詳細を示します。

  1. 詐欺防止システム概要:
    • 詐欺証明システムは、Axonum楽観的ロールアップLayer 2上の取引のセキュリティと整合性を保証する重要なコンポーネントです。
    • 取引と計算の検証を行い、悪意のある行動や不正確な点が検出および対処されることを確認します。
  2. 詐欺証明プロセスの分離:
    • Geth 詐欺証明プロセス:
      • レイヤー2のEthereumクライアントを担当するGethは、取引の検証および基本的なプロトコルの遵守に関連する不正証明の初期段階を処理します。
      • 取引の正確性を検証し、レイヤー2システムの規則とプロトコルに準拠していることを確認します。
    • opML詐欺証明プロセス:
      • opML、Axonumに統合された楽観的機械学習システムは、機械学習モデルの実行に関連するより複雑な詐欺証拠の側面を担当しています。
      • 機械学習の計算の正確性を検証し、レイヤー2フレームワーク内のAI関連プロセスの整合性を確保します。
  3. 分離設計のメリット:
    • 高い効率性:
      • 詐欺証拠の責任を分散することで、全体システムの効率を最適化します。Gethは取引の側面に焦点を当て、一方でopMLはML特有の詐欺証拠を処理します。
    • スケーラビリティ:
      • 分離設計により、各コンポーネントが特定の処理要件に基づいて独立してスケーリングできるため、スケーラビリティが実現されます。
    • 柔軟性:
      • この分離により、GethまたはopMLのコンポーネントのアップグレードや改善が、全体の不正証明システムを損なうことなく柔軟性を提供します。

Axonum: イーサリアムの脳

Axonumは、最初のAI楽観的ロールアップであり、AIをEthereum上でネイティブに、信頼性を持って、検証可能にするものです。

Axonumは、楽観的MLと楽観的ロールアップを活用し、AI EVMの革新を導入して、Ethereumに知能を追加するLayer 2です。

AIをブロックチェーンに奉納し、グローバルな集合知によって駆動される分散型スーパーコンピュータを構築します。

免責事項:

  1. この記事は[から転載されていますethresear], すべての著作権は元の著者に帰属します [Axonum]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームはそれを迅速に処理します。
  2. 責任の免責事項:本文に表現されている見解や意見は著者個人のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
  3. 記事の翻訳は、Gate Learnチームによって行われます。特に断りがない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗作は禁止されています。

EVMにAIを奉納する

初級編5/25/2024, 8:50:02 AM
この記事では、AxonumプラットフォームがAIをEthereumに統合し、OP RollupとAI EVMを介してスマートコントラクト内でネイティブAIモデル推論を可能にする方法について紹介しています。これには分散型エコシステムの開発において重要な意味と潜在的な可能性があります。

Axonumのご紹介:Ethereumの脳

Axonumは、グローバルな集合知によって動力を得た分散型のスーパーコンピュータを構築するために、AIをブロックチェーンに確立しています。

The Age of AI EVM

私たちは、世界初のAI EVMを搭載したAI楽観的ロールアップであるAxonumを構築しています。

私たちは、AIパワーDAppsへのアクセスを民主化し、AIモデルの推論をアクセスしやすく、ユーザーフレンドリーにすることを目指しています。

Axonumは、opMLとAI EVMによって支えられた楽観的ロールアップで、ユーザーはスマートコントラクト内でAIモデルをネイティブに利用でき、基礎技術の複雑さに悩まされることなく、シームレスに利用できます。

概要

AI EVM: 祭祀されたAI

スマートコントラクトでネイティブML推論を有効にするには、レイヤー2チェーンの実行レイヤーを変更する必要があります。具体的には、EVMにプリコンパイルされたコントラクト推論を追加して、AI EVMを構築します。

AI EVMは、ネイティブ実行でML推論を実行し、決定論的実行結果を返します。ユーザーがAIモデルを使用してデータを処理したい場合、ユーザーはモデルアドレスとモデル入力を使用して事前にコンパイルされた契約推論を呼び出すだけで、ユーザーはモデル出力を取得し、スマート契約でネイティブに使用できます。

import "./AILib.sol";contract AIContract {...function inference(bytes32 model_address, bytes memory input_data, uint256 output_size) public {    bytes memory output = AILib.inference(model_address, input_data, output_size);    emit Inference(model_address, input_data, output_size, output);}}

モデルはモデルデータ利用可能(DA)レイヤーに保存されています。すべてのモデルは、モデルアドレスを使用してDAから取得できます。すべてのモデルのデータ利用可能性を仮定しています。

事前コンパイルされた契約推論のコア設計原則は、opMLの設計原則に従います。つまり、実行と証明を分離します。事前コンパイルされた契約推論の実装には、2種類あります。1つはネイティブ実行用にコンパイルされており、高速化されています。もう1つは詐欺証明VM用にコンパイルされており、opMLの結果の正確性を証明するのに役立ちます。

実行の実装について、opML内のMLエンジンを再利用します。最初に、モデルハブからモデルアドレスを使用してモデルを取得し、その後、モデルをMLエンジンにロードします。MLエンジンは、事前コンパイルされた契約におけるユーザーの入力をモデルの入力として受け取り、その後、ML推論タスクを実行します。MLエンジンは、量子化とソフトフロートを使用して、ML推論結果の一貫性と決定論を保証します。

現在のAI EVM設計に加えて、EVMでAIを可能にする別のアプローチは、EVMにより多くの機械学習特有のオペコードを追加し、仮想マシンのリソースおよび価格モデル、および実装に対応する変更を加えることです。

オプティミスティック ロールアップ

opML(楽観的機械学習)と楽観的ロールアップ(opRollup)は、類似の不正証明システムに基づいており、opRollupシステムと並行してopMLをレイヤー2(L2)チェーンに統合することが実現可能となっています。この統合により、L2チェーン上のスマートコントラクト内で機械学習をシームレスに活用することができます。

既存のロールアップシステムと同様に、Axonumはトランザクションを「ロールアップ」して、通常はシーケンサーのネットワークを介してそれらをL1チェーンに公開する前にバッチ処理する責任を負います。このメカニズムには、1つのロールアップに数千のトランザクションを含めることができ、L1とL2の全体システムのスループットを向上させることができます。

Axonumは、楽観的ロールアップの1つとして、L1ブロックチェーンのためのインタラクティブなスケーリング方法です。私たちは楽観的に、提案されたすべてのトランザクションがデフォルトで有効であると仮定しています。従来のL2楽観的ロールアップシステムとは異なり、AxonumのトランザクションにはAIモデルの推論を含めることができ、これによりAxonum上のスマートコントラクトをAIで「スマート」にすることができます。

潜在的に無効な取引を緩和する場合、楽観的ロールアップなど、Axonumは、参加者が疑わしいロールアップに異議を唱えることができる挑戦期間を導入します。証明された詐欺スキームがあり、複数の詐欺の証拠を提出することができます。これらの証拠によって、ロールアップが有効または無効になる可能性があります。挑戦期間中、状態の変更は異議を唱えられ、解決されたり、挑戦が提出されない場合(かつ必要な証拠が揃っている場合)は含まれる可能性があります。

ワークフロー

workflow2443×1437 183 KB

Axonumの基本的なワークフローは、事前確認や強制退出などのメカニズムを考慮しない場合のものです。

  1. 基本的なワークフローは、ユーザーがL2トランザクション(スマートコントラクトでのネイティブAI推論を許可)を通常シーケンサーとなるバッチャーノードに送信することから始まります。
  2. シーケンサーが一定数のトランザクションを受信すると、それらをバッチとしてL1スマートコントラクトに投稿します。
  3. バリデーターノードは、L1スマートコントラクトからこれらのトランザクションを読み取り、それらをL2ステートのローカルコピーで実行します。AI推論の実行に関しては、バリデーターはモデルDAからモデルをダウンロードし、opMLエンジン内でAI推論を行う必要があります。
  4. 処理されると、新しいL2状態がローカルで生成され、その検証者はこの新しい状態のルートをL1スマートコントラクトに投稿します。(この検証者はシーケンサーであることも注意してください。)
  5. その後、他のすべてのバリデータは、L2ステートのローカルコピーで同じトランザクションを処理します。
  6. 彼らは、結果のL2状態ルートを、L1スマートコントラクトに投稿された元のルートと比較します。
  7. もし検証者の1人がL1に投稿されたものと異なる状態ルートを取得した場合、彼らはL1でチャレンジを開始することができます。
  8. チャレンジは、元の状態ルートを投稿したチャレンジャーとバリデータが、正しい状態ルートがどうあるべきかを証明するために交代で行う必要があります。このチャレンジプロセスは詐欺証明とも呼ばれます。Axonumの詐欺証明には、L2状態遷移の詐欺証明とopMLの詐欺証明が含まれています。
  9. いずれのユーザーがチャレンジに負けると、元のデポジット(ステーク)が削減されます。元のL2ステートルートが無効である場合、将来のバリデータによって破壊され、L2チェーンに含まれなくなります。

詐欺証明デザイン

Axonumの不正証明システムのコア設計原則は、Geth(レイヤー2のEthereumクライアントのGolang実装)とopMLの不正証明プロセスを分離することです。この設計により、堅牢で効率的な不正証明メカニズムが確保されます。以下に、不正証明システムと分離設計の詳細を示します。

  1. 詐欺防止システム概要:
    • 詐欺証明システムは、Axonum楽観的ロールアップLayer 2上の取引のセキュリティと整合性を保証する重要なコンポーネントです。
    • 取引と計算の検証を行い、悪意のある行動や不正確な点が検出および対処されることを確認します。
  2. 詐欺証明プロセスの分離:
    • Geth 詐欺証明プロセス:
      • レイヤー2のEthereumクライアントを担当するGethは、取引の検証および基本的なプロトコルの遵守に関連する不正証明の初期段階を処理します。
      • 取引の正確性を検証し、レイヤー2システムの規則とプロトコルに準拠していることを確認します。
    • opML詐欺証明プロセス:
      • opML、Axonumに統合された楽観的機械学習システムは、機械学習モデルの実行に関連するより複雑な詐欺証拠の側面を担当しています。
      • 機械学習の計算の正確性を検証し、レイヤー2フレームワーク内のAI関連プロセスの整合性を確保します。
  3. 分離設計のメリット:
    • 高い効率性:
      • 詐欺証拠の責任を分散することで、全体システムの効率を最適化します。Gethは取引の側面に焦点を当て、一方でopMLはML特有の詐欺証拠を処理します。
    • スケーラビリティ:
      • 分離設計により、各コンポーネントが特定の処理要件に基づいて独立してスケーリングできるため、スケーラビリティが実現されます。
    • 柔軟性:
      • この分離により、GethまたはopMLのコンポーネントのアップグレードや改善が、全体の不正証明システムを損なうことなく柔軟性を提供します。

Axonum: イーサリアムの脳

Axonumは、最初のAI楽観的ロールアップであり、AIをEthereum上でネイティブに、信頼性を持って、検証可能にするものです。

Axonumは、楽観的MLと楽観的ロールアップを活用し、AI EVMの革新を導入して、Ethereumに知能を追加するLayer 2です。

AIをブロックチェーンに奉納し、グローバルな集合知によって駆動される分散型スーパーコンピュータを構築します。

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  1. この記事は[から転載されていますethresear], すべての著作権は元の著者に帰属します [Axonum]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームはそれを迅速に処理します。
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