Мережа Octra зробила приватні AI-контракти доступними на блокчейні

Octra Network розгортає на ланцюгу машинне навчання з повною гомоморфною шифровкою (FHE), управлінням та верифікацією з нульовим розкриттям, дозволяючи будь-кому запускати приватне ML-інференс прямо на ланцюгу.

Octra Network запустила те, що більшість розробників блокчейну вважали недосяжним ще кілька років тому. Повністю гомоморфний контракт для машинного навчання вже працює на devnet. Без довірених виконавчих середовищ. Без співпроцесорів.

За словами @lambda0xE у X, команда розгорнула складний контракт з підтримкою FHE безпосередньо у стані ланцюга. Як повідомив lambda0xE у X, цей контракт обробляє ваги моделі, інференс, управління та функції казначейства — все в одному місці. Операції описуються як “надзвичайно дешеві”.

Обов’язково до прочитання: Від старих Rails до блокчейну: чому великі банки роблять ставку на токенізацію

Що насправді робить контракт FHE

Контракт приймає ваги лінійної моделі, завантажені безпосередньо у його внутрішній стан. Звідти користувачі обирають між двома режимами. Публічний інференс виконує повний розрахунок відкрито — ваги помножені на вхідні дані плюс зсув, усе видно. Приватний інференс — інше.

У приватному режимі вся шифрування відбувається на стороні клієнта. Шифротексти передаються до контракту. Потім контракт виконує гомоморфні обчислення у поточному стані. Як пояснив lambda0xE у X, ні мережа, ні власник контракту, ні будь-хто інший не може побачити відкритий текст або дані користувача ні на якомусь етапі.

Що привернуло увагу ширшої спільноти розробників — це заявлена точність. Вихідні дані для публічного та приватного режимів збігаються біт у біт. Ніяких апроксимацій. Точна арифметика на всьому шляху.

Можливо, також буде цікаво: Фінансування ETH стає позитивним, оскільки потоки в 262 мільйони доларів прорвали 35-денний спад

Джерело контракту публічно розміщене на GitHub у репозиторії octra-labs. Розробники, які хочуть протестувати його, потребують оновленого webcli, доступного на octra-labs/webcli, а також фінансованого гаманця. Адреса розгорнутого контракту активна на devnet.octrascan.io.

Управління, ZK-докази та пакетне завантаження ваг

Розгортання не обмежується приватним інференсом. Як зазначив lambda0xE у X, поруч із ним працює приклад управління, що охоплює пропозиції, голосування та виконання у прив’язці до дедлайнів. Підтримується мульти-модельне управління, обробка знижок, управління казначейством із можливістю виведення та відкату за контрольними точками, а також система білих списків.

Вбудована також верифікація результатів з нульовим розкриттям. Підтримується пакетне завантаження ваг через CSV.

Це ставить Octra у сферу, яку більшість блокчейн-мереж ще не досліджували. Приватне AI-інференс із управлінським контролем, що працює нативно на ланцюгу, а не на зовнішніх сервісах.

Рекомендується до прочитання: Розширення Ripple на 550 мільйонів доларів XRPL може стимулювати попит на XRP

Згідно з litepaper Octra, мережа створена для підтримки саме таких обчислень на рівні стану. Контракт ML з FHE — рання демонстрація можливостей такої архітектури. Розробники на devnet тепер можуть взаємодіяти з системою, де AI-інференс, механізми управління та гарантії приватності працюють у одному контракті.

Також дивіться: WildMeta інтегрує Aster DEX для розширення поширення Web3-криптоторгівлі

Наслідки виходять далеко за межі власної мережі Octra. On-chain FHE ML із верифікацією результатів з нульовим розкриттям, якщо воно масштабуватиметься, змінить уявлення про конфіденційне обчислення на блокчейнах. Без TEE-залежностей. Без компромісів у точності.