楽観的TEEロールアップ：ブロックチェーン上でのスケーラブルで検証可能な生成AI推論のためのハイブリッドアーキテクチャ

この記事は、トラステッド・エグゼキューション・エンバイロメント（TEE）とロールアップを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを提案し、ブロックチェーン上でスケーラブルで検証可能な生成AI推論を実現することを目指しています。このアプローチは、複雑なAIモデルをオンチェーンで実行する際の計算と検証の課題に対処することを目的としています。TEEの使用は計算のための安全な環境を提供し、ロールアップはスケーラビリティを促進します。論文では、アーキテクチャ、そのセキュリティ特性、およびパフォーマンス評価について詳しく説明している可能性があります。検証可能な推論に焦点を当てることは、AIアプリケーションにおける信頼と透明性にとって重要です。

• •ブロックチェーン上でスケーラブルで検証可能な生成AI推論のためのハイブリッドアーキテクチャを提案。
• •安全な計算のためのTEEとスケーラビリティのためのロールアップを組み合わせる。
• •信頼と透明性のための検証可能な推論に焦点を当てる。