Octra Network 在鏈上部署了支持治理與零知識驗證的全同態加密機器學習，讓任何人都能直接在鏈上運行私有的 ML 推論。
Octra Network 推出了大多數區塊鏈開發者認為還要幾年的技術。一個完整的全同態加密機器學習合約現已在開發網（devnet）上線。沒有可信執行環境（TEE）。沒有協處器。
根據 @lambda0xE 在 X 上的說法，團隊將一個支持 FHE 的複雜合約直接部署在鏈上狀態中。正如 lambda0xE 在 X 上所述，該合約同時處理模型權重、推論、治理和資金管理功能。操作被描述為“極其便宜”。
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FHE 合約的實際功能
該合約接受直接上傳到其內部狀態的線性模型權重。接著，用戶可以選擇兩種模式。公開推論會完整計算，權重乘以輸入再加偏差，全部公開可見。私有推論則不同。
在私有路徑中，所有加密操作都在客戶端完成。密文傳送到合約。合約在當前狀態中進行同態計算。如 lambda0xE 在 X 上所述，網絡、合約所有者或任何其他參與者都無法在任何時候看到明文或用戶數據。
引起廣大開發者社群注意的是其精度聲稱。公開與私有輸出完全一致，位元級匹配。沒有近似，整個過程中使用精確的算術。
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合約源碼公開在 GitHub 的 octra-labs 下。想測試的開發者需要最新的 webcli，位於 octra-labs/webcli，並且需要一個已資助的錢包。已部署的合約地址在 devnet.octrascan.io 上線。
治理、零知識證明與批量權重上傳
部署不僅止於私有推論。lambda0xE 在 X 上指出，還有一個治理範例與之並行運行，涵蓋提案、投票與截止期限相關的執行。支持多模型、折扣處理、資金管理（包括基於檢查點的提款與回滾）以及白名單系統。
結果的零知識驗證也已內建。支持通過 CSV 批量上傳權重。
這使得 Octra 進入大多數區塊鏈網絡尚未觸及的領域。原生鏈上運行的私有 AI 推論與治理控制，無需依賴外部服務。
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根據 Octra 輕量白皮書，該網絡設計支持在狀態層面進行此類計算。FHE ML 合約是該架構推展的早期示範。開發者在開發網上可以與一個 AI 推論、治理機制與隱私保障都在單一合約中運行的系統互動。
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其影響遠超 Octra 自身網絡。鏈上支持零知識輸出驗證的全同態加密 ML，如果能擴展，將改變區塊鏈上的機密計算面貌。無 TEE 依賴。無近似折衷。
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