MetaArena завершила новий раунд стратегічного фінансування для прискорення розробки надійного AI-двигуна.

Джерело: Cointime Оригінальна назва: MetaArena отримує нове стратегічне фінансування для прискорення розвитку надійного AI-движка Оригінальне посилання: MetaArena є набором надійної виконавчої інфраструктури, розробленої для AI агентів та складних інтерактивних систем. Проект прагне прискорити впровадження AI в таких сферах, як ігри та фінанси, забезпечуючи перевірку інтелектуальної поведінки за допомогою нульових знань, що гарантує її перевірність, аудит і масштабованість, надаючи справжній надійний AI досвід для блокчейн-ігор.

MetaArena є одним із небагатьох інфраструктурних проектів, які зосереджуються на надійному виконанні AI в блокчейн-іграх, який нещодавно отримав широку увагу на ринку та успішно завершив новий раунд стратегічного фінансування. У цьому раунді фінансування беруть участь кілька відомих установ, включаючи IBC Group, Central Research, SEI Foundation, Sky Ventures, Stratified Capital тощо.

Цей раунд фінансування не тільки відображає сильне визнання капіталовими ринками бачення MetaArena, але й далі підтверджує його потенційну цінність та стратегічну позицію в еволюції розумних інтерактивних технологій на блокчейні.

MetaArena: Створення надійного AI Agent

MetaArena є інфраструктурою на основі механізму нульових знань (ZKP), що забезпечує перевірені обчислювальні послуги для AI-ігор та інтелектуальних інтерактивних сцен, які потребують надійного виконання.

MetaArena складається з розподіленої мережі обчислень поза ланцюгом та механізму перевірки на кількох ланцюгах. Коли виникають завдання для надійного виконання, MetaArena розподіляє запити на дії ШІ для виконання на поза ланцюгових вузлах, генеруючи доказ нульового знання (ZKP), який потім перевіряється на ланцюзі. Цей механізм забезпечує, що вхідні дані, процес міркування та результати виконання є справжніми, надійними та захищеними від підробки. MetaArena була перевірена в сфері Web3-ігор, дозволяючи блокчейн-іграм на основі ШІ працювати ефективно, безпечно та підлягаючи аудиту, без необхідності покладатися на централізовані сервери.

У нещодавньому оновленні MetaArena представила новий надійний стек виконання. Завдяки двом основним можливостям zkTrace і zkAction, підтверджується узгодженість введення підказок (Proof of Prompt) та надійність поведінки висновків (Proof of Inference), щоб у підтверджуваній формі забезпечити автентичність і конфіденційність підказок AI Agent та шляхів висновків.

Варто зазначити, що хоча багато існуючих рішень намагаються забезпечити надійне середовище для AI Agent, MetaArena є одним з небагатьох проектів, які повністю реалізують надійне виконання за допомогою нульових знань криптографії без необхідності спеціального обладнання.

zkTrace: Доказування надійності введення підказок

У традиційних моделях AI Agent існує довгострокова невирішена основна проблема: як забезпечити достовірність підказок?

Це включає, але не обмежується:

• Чи були підказки змінені перед виконанням або під час виконання?
• Чи дійсно модель здійснює висновки згідно з очікуваними підказками?
• Чи існує ризик витоку чутливого контенту в підказках?

MetaArena забезпечує перевірювану та надійну виконавчу здатність для підказок на обчислювальному рівні завдяки модулю zkTrace, забезпечуючи збереження правильності, узгодженості та конфіденційності підказок протягом усього їх життєвого циклу; без необхідності розкривати оригінальний вміст. Це ключовий основний компонент для побудови бездостовірних AI Agent та децентралізованої логіки застосувань.

zkTrace надається у формі дружнього до розробників SDK. Його базовий дизайн залежить від потужних криптографічних механізмів та ZK-примітивів, включаючи зобов'язання Педерсена, Позейдона та zkSNARKs (Plonk), і тісно співпрацює з процесом ініціалізації системних підказок.

Під час ініціалізації системи підказки вводяться в мережу обчислень поза ланцюгом для генерації криптографічних зобов'язань і побудови відповідних ZKP. Ці ZKP можуть бути посиланням для будь-якого користувача або стороннього перевіряльника, які можуть підтвердити достовірність та незмінність підказок, порівнюючи їх із зобов'язаннями на ланцюгу. Якщо підказки, що використовуються в процесі виконання, не співпадають із зобов'язаннями, що перевіряються, перевірка одразу ж провалюється, що забезпечує прозорість і надійне виконання без необхідності розкриття відкритого тексту.

У практиці розробники AI Agent або розробники додатків для AI-підказок можуть використовувати zkTrace для створення та визначення системних підказок, щоб забезпечити суворе виконання завдань моделлю відповідно до встановленої політики та обмежень. Як тільки системні підказки ініціалізовані та завантажені в модель, zkTrace автоматично генерує зобов'язання та документи-докази, які подаються в ланцюг для перевірки двигуном. Цей процес фіксує повний життєвий цикл підказок від введення до використання, що гарантує, що докази є відстежуваними та захищеними від підробок.

Для кінцевих користувачів, які взаємодіють з AI Agent, вони завжди можуть отримати доступ до обіцянок і доказів, що відповідають підказкам моделей, що виконуються, та перевірити достовірність використання підказок:

• Чи все ще відповідає очікуваним налаштуванням розробника?
• Чи замінювалось або вводилось шкідливе вміст під час виконання?

zkTrace забезпечує довіру до підказок, яка більше не залежить від централізованого зберігання або підтвердження єдиного постачальника послуг, а встановлюється через криптографічні докази, створюючи перевірну, аудиторську та незаперечну основу довіри для введення системи.

Приклад взаємодії zkTrace

zkTrace встановлює надійний механізм взаємодії між AI Agent, позасистемними обчислювальними мережами, DApp та смарт-контрактами, забезпечуючи цілісність і узгодженість підказок, а також надає перевірні гарантії довіри для поведінки AI моделей.

Коли розробники AI Agent визначають і подають системні підказки через zkTrace, підказки шифруються поза мережею, генеруючи зобов'язання, одночасно Agent ініціалізується та прив'язується до відповідного перевірочного кола, надаючи підказкам незмінні властивості в усій системі. AI Agent також реєструє необхідні ключі перевірки в обчислювальній мережі MetaArena поза мережею для подальших викликів перевірки.

Коли DApp ініціює повідомлення або запит на взаємодію, AI Agent читає запит і делегує виконання завдання вузлам обчислень поза ланцюгом. Під час виконання використання підказок та логіка перевіряються за допомогою нульових знань, а шлях дій записується для створення перевіряємого документа. Результати доказу потім повертаються до смарт-контракту або DApp, щоб на рівні контракту підтвердити, що ця операція суворо походить від зобов'язаних підказок.

Механізм перевірки на ланцюгу MetaArena відповідає за узгодження ZKP з зобов'язаннями, забезпечуючи відповідність між вхідними даними та виконуваною поведінкою. Якщо підказки замінюються або стратегія виконання відхиляється, перевірка миттєво зазнає невдачі, ефективно запобігаючи потенційним аномальним операційним ланцюгам. Цей механізм забезпечує повну відповідність виконання AI Agent початковим налаштуванням і надає прозору, аудиторську та надійну основу для різних випадків використання Web3.

MetaArena забезпечує високий рівень безпеки та структуровану довіру для різних випадків використання Web3, дозволяючи AI Agent виконувати завдання з відкритою перевіркою шляхом співпраці з розумними контрактами та іншими об'єктами на блокчейні.

З точки зору можливостей, zkTrace надає AI Agent наступні можливості:

• Приватність даних: зміст підказки може бути перевірений без розкриття, що запобігає витоку чутливої інформації
• Надійність та прозорість: нульові знання гарантують, що поведінка моделі не може бути зловмисно змінена
• Розподілена верифікаційна спроможність: будь-який користувач або третя сторона можуть перевірити виконання узгодженості, уникнувши залежності від централізованих сутностей.

Завдяки перевагам надійного введення на основі zkTrace, можливості можуть природно розширюватися до доказів висновків (за допомогою zkAction), щоб перевірити надійність шляхів та результатів висновку AI Agent, забезпечуючи, що вихідні дані строго походять з легітимного введення.

В цілому, zkTrace особливо підходить для критично важливих сценаріїв, таких як фінансова чутливість, суворі обмеження або високо регульовані завдання прийняття рішень, забезпечуючи високо безпечну та прозору операційну основу для агентів штучного інтелекту без довіри наступного покоління.

Довірена структура ігрового двигуна AI Agent

MetaArena вперше реалізувався в сфері блокчейн-ігор, запустивши компонент AI ігрового движка, який обмежує та аудиторію операцій агентів у грі за допомогою механізму нульових знань. Ігрові агенти можуть брати участь у битвах на ланцюгу через смарт-контракти, їхня поведінка перевіряється за допомогою zkTrace/zkAction, що забезпечує справедливість, правдивість та можливість відстеження.

У цій системі ігрового движка розробники можуть продовжувати використовувати рідні движки, такі як Unity, Cocos Creator та Unreal, не змінюючи існуючі робочі процеси, щоб перенести гру в надійне середовище на блокчейні. За допомогою SDK-інтерфейсу розробники можуть отримати доступ до децентралізованого шару стану MetaArena, управляти ключовими станами на блокчейні, включаючи введення гравців, зміни стану та перемикання раундів, і в реальному часі перевіряти їх за допомогою нульових знань.

Усі згенеровані матеріали та відгуки про завдання можуть оброблятися кількома агентами штучного інтелекту (такими як агент згенерування контенту, бойовий агент, агент тестування), що забезпечує автоматизовану перевірку та динамічну оптимізацію ігрового досвіду.

Усі дані, що генеруються під час гри — включаючи введення команд, перетворення станів, журнали дій та результати генерації вмісту — передаються в мережу обчислень поза блокчейном MetaArena для обробки та інтегруються через ZK ігровий SDK у верифіковану структуру доказів. Використовуючи ZK схеми (таких як ZK Shuffle, схеми законності операцій), забезпечується випадковість, справедливість та узгодженість правил. Блокчейн-двигун верифікації відкрито підтверджує справжність кожної дії за допомогою нульових знань, що забезпечує незмінність і повну прозорість процесу виконання гри.

На обчислювальному та зберігання шару MetaArena комбінує компоненти оптимізації ресурсів для багатопользувацьких сцен (AIGC, агентів тестування QA, агентів для аналізу даних тощо), забезпечуючи високу продуктивність, гарантуючи ефективність виконання та стабільність відповіді за умов високої пропускної здатності.

В кінцевому підсумку, ця інфраструктура не лише надає розробникам ефективні обчислювальні ресурси, але й забезпечує перевірку децентралізованими засобами + аудитом розумної поведінки, що гарантує, що кожна ігрова операція є перевіреною, аудиторською та підзвітною, створюючи справедливу, надійну екосистему AI ігор на блокчейні, що ефективно запобігає шахрайству, підтасовуванню та непрозорому виконанню.

Відмінна безпека

При створенні надійного AI-агента рішення TEE (надійне середовище виконання) широко використовуються завдяки своїй апаратній ізоляції, що забезпечує певний рівень захисту даних та перевірене виконання. Хоча TEE є основним рішенням для забезпечення конфіденційності в міждисциплінарній верифікації, в його використанні при створенні надійного AI-агента існують обмеження.

Насправді рішення TEE зазвичай покладаються на довірені середовища та служби управління ключами, надані постачальниками апаратного забезпечення, такими як Intel SGX та ARM TrustZone. Такий централізований механізм довіри робить безпеку системи високо залежною від конкретних постачальників, що впроваджує централізовані ризики. Intel SGX раніше було виявлено з кількома вразливостями, які безпосередньо загрожували основам довіри. Крім того, хоча TEE забезпечує ізольоване середовище виконання, його захист конфіденційності даних досі обмежений. Наприклад, дані можуть бути перехоплені під час їх передачі в середовище TEE, а зовнішні зловмисники можуть отримати доступ до чутливої інформації через інтерактивні інтерфейси. Дизайн TEE в основному націлений на заздалегідь визначені обчислювальні завдання, що не має динамічної адаптивності, тоді як AI Agent зазвичай обробляє різноманітні завдання та складні контексти, що важко підтримувати для жорсткої архітектури.

У порівнянні, рішення MetaArena з нульовими знаннями для надійного виконання є децентралізованим і не залежить від жодних централізованих сутностей. Його безпека походить від великомасштабної розподіленої обчислювальної мережі. Це надає легкі переваги, видатну масштабованість і гнучкість, здатність ефективно адаптуватися до різноманітних застосувань AI Agent. MetaArena безшовно підтримує популярні моделі, такі як ChatGPT та DeepSeek. Варто зазначити, що рішення MetaArena повністю базується на ZK криптографії, що робить його унікальним у сфері надійних AI Agent.

В цілому, незважаючи на швидку ітерацію технологій ШІ, масове впровадження повністю автономних агентів ШІ все ще стикається з викликами в питаннях безпеки, етики та практичності. Баланс між автоматизацією та людським наглядом залишається основним для напівавтономних агентів ШІ. Це означає, що перед масовим впровадженням агенти ШІ повинні зробити прогрес у питаннях довіри та конфіденційності, і MetaArena завдяки своїм повністю заснованим на ZK криптографічним рішенням прискорює цей процес, закладаючи міцний фундамент для наступного етапу розвитку агентів ШІ. Нова фінансова раунд додатково закріпила його позицію як провідної інфраструктури довіреного ШІ-двигуна.