ओपीनियन रोलअप वातावरण में प्राइवेसी सुरक्षित ऑन-चेन एआई अनुमान अनुकूलन @OpenGradient, @magicblock, @nesaorg उच्च गति वाले एफिमेरल रोलअप ब्लॉकचेन पर गणना को स्थायी रूप से रिकॉर्ड और सत्यापित करने के पारंपरिक तरीके से दूर हटकर अत्यंत छोटे समय में निष्पादन पूरा करने और तुरंत स्थिति को साफ करने की संरचना को आधार बनाते हैं। इस परिस्थिति में ऑन-चेन एआई अनुमान करने की कोशिश गणना की गति, प्राइवेसी सुरक्षा और सत्यापन की संभावना जैसी अलग-अलग आवश्यकताओं के एक साथ टकराने वाले बिंदु को प्रकट करती है। मैजिकब्लॉक के रूप में प्रतिष्ठित एफिमेरल रोलअप 10 मिलीसेकंड से कम के निष्पादन समय, स्थिति निर्देशन, आक्रामक स्थिति प्रूनिंग और गैस रहित लेनदेन के माध्यम से उच्च आवृत्ति अंतरक्रिया के लिए अनुकूलित निष्पादन लेयर प्रदान करता है। यह संरचना सोलाना वर्चुअल मशीन के साथ संगतता बनाए रखते हुए भी निष्पादन परिणाम के स्थायी भंडारण के बजाय जीवितता और संयोजन को प्राथमिकता देने की दिशा में डिज़ाइन की गई है। इस निष्पादन वातावरण में एआई अनुमान के लिए नए प्रतिबंध लागू होते हैं। पारंपरिक ऑन-चेन एआई प्रणाली अनुमान प्रक्रिया और मध्यवर्ती स्थिति को संरक्षित करके प्रतिकूल सत्यापन और निगरानी की संभावना को आधार बनाती है। हालांकि, एफिमेरल रोलअप में अनुमान एकल निष्पादन खिड़की के भीतर पूरा होना चाहिए और मॉडल पैरामीटर, इनपुट डेटा, मध्यवर्ती गणना परिणाम तक जांच पूरी होने से पहले साफ हो सकते हैं। निष्पादन पूरा होने के समय और आर्थिक अंतिमता के अलग होने की विशेषता भी है जो निष्पादन की तत्कालता की गारंटी देती है लेकिन गणना की वैधता को बाद में साबित करने की संरचना बनाती है। परिणामस्वरूप, एआई अनुमान में आवश्यक सैकड़ों मिलीसेकंड के गणना समय और रोलअप द्वारा अनुमति दिए गए दस मिलीसेकंड से कम के निष्पादन समय के बीच संरचनात्मक तनाव उत्पन्न होता है। प्राइवेसी के दृष्टिकोण से, ऑन-चेन एआई अनुमान लेनदेन की प्राइवेसी की तुलना में बहुत जटिल उजागरता बिंदु रखता है। उपयोगकर्ता इनपुट डेटा संवेदनशील संदर्भ जानकारी शामिल कर सकता है और मॉडल वजन ज्ञानाधिकार सुरक्षा और मॉडल रिवर्स इंजीनियरिंग हमले के लक्ष्य बन जाते हैं। निष्पादन प्रक्रिया में उत्पन्न समय जानकारी या संसाधन उपयोग पैटर्न एक्सट्रा जानकारी को साइड चैनल के माध्यम से रिसाव कर सकते हैं और अंतिम आउटपुट भी दोहराए गए विश्लेषण के माध्यम से मॉडल विशेषताओं का अनुमान लगा सकता है। एफिमेरल रोलअप का छोटा स्थिति बनाए रखने का समय उजागरता खिड़की को कम करने का प्रभाव रखता है लेकिन अनुमान प्रक्रिया को पुनरावृत्ति या निगरानी करने के लिए आधार को हटाने के कारण द्विपक्षीय होता है। इस परिस्थिति में प्राइवेसी सुरक्षा के लिए मुख्य तकनीक के रूप में ज्ञान रहित प्रमाण, विश्वसनीय निष्पादन वातावरण और वितरित एन्क्रिप्शन आधारित अनुमान तरीका उपयोग किया जाता है। ओपनग्रेडिएंट का उपयोग किया गया ज्ञान रहित प्रमाण हार्डवेयर विश्वसनीयता पर निर्भर नहीं करता है और गणना की वैधता को साबित करने में मजबूत होता है, लेकिन प्रमाण उत्पन्न करने में लगने वाला समय कई मिनटों से कई घंटों तक होता है जो एफिमेरल निष्पादन खिड़की के सीधे संगत नहीं होता है। इसकी भरपाई के लिए निष्पादन के बाद प्रमाण को असिंक्रोनस रूप से प्रस्तुत करने का उपयोग किया जाता है जो निष्पादन के समय के तत्काल सत्यापन को त्यागकर प्रतिकूल सत्यापन का चयन करने वाली संरचना है। मैजिकब्लॉक इंटेल टीडीएक्स जैसे विश्वसनीय निष्पादन वातावरण का उपयोग करके मिलीसेकंड के ओवरहेड के साथ प्राइवेसी और अखंडता को सुरक्षित कर सकता है लेकिन यह हार्डवेयर निर्माता और रिमोट प्रमाणीकरण मैकेनिज्म पर विश्वास करने की आवश्यकता होती है। नेसा द्वारा प्रस्तावित विभाजित अध्ययन और एन्क्रिप्शन तकनीक मॉडल और डेटा को कई नोड्स में वितरित करके सुरक्षा प्रदान करती है लेकिन यह भी सैकड़ों मिलीसेकंड के विलंब के साथ एफिमेरल वातावरण के साथ उपयुक्तता में सीमा डालती है। कार्यक्षमता अनुकूलन के लिए विभिन्न रणनीतियों का उपयोग किया जाता है। नेसा के मॉडल विभाजन तरीका प्राइवेसी को मजबूत करने के लिए स्तर द्वारा एन्क्रिप्टेड आउटपुट को पारित करता है लेकिन अतिरिक्त विलंब उत्पन्न करता है। ओपनग्रेडिएंट निष्पादन से पहले मॉडल हैश को चेन में समर्पित करता है और निष्पादन के दौरान पैरामीटर परिवर्तन को सीमित करके सत्यापन की संभावना को बढ़ाता है लेकिन मॉडल लचीलापन को कम करता है। मैजिकब्लॉक व्यापक सत्यापन के बजाय विवाद के उत्पन्न होने पर ही प्रमाण की आवश्यकता के साथ चयनात्मक सत्यापन तरीका का उपयोग करके प्रसंस्करण क्षमता को सुरक्षित करता है। इसके अलावा, विश्वसनीय निष्पादन वातावरण में अक्सर उपयोग किए जाने वाले मॉडल स्तर को कैश करने का तरीका पुनरावृत्ति निष्पादन की दक्षता को बढ़ाता है लेकिन मूल रूप से रहित डिज़ाइन में स्थिति को शामिल कर देता है। एफिमेरल रोलअप द्वारा उत्पन्न समस्याओं में से एक सबसे बड़ी समस्या निगरानी की क्षमता का कमजोर हो जाना है। अंतिम आउटपुट और भुगतान रिकॉर्ड बचे रहते हैं, लेकिन मध्यवर्ती सक्रियण मान या आंतरिक गणना प्रवाह खो जाते हैं। इसके कारण अनुमान परिणाम को प्रतिकूल रूप से पुनरावृत्ति करना या छोटे त्रुटियों और हमलों का विश्लेषण करना वास्तविक रूप से असंभव हो जाता है। डेटा उपलब्धता सीमित होने पर जटिल मॉडल की वैधता को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करने के साधन कम हो जाते हैं और यह प्रणाली के समग्र विश्वास संरचना पर प्रभाव डालता है। कम विलंब वातावरण में सत्यापन तरीका का अपने आप में पुनर्डिज़ाइन होता है।OpenGradient के असिंक्रोनस प्रूफ सबमिशन एगो अनवेरिफाइड स्टेट की अनुमति देता है जो एगो फाइनलिटी के एगो त्वरित एक्जीक्यूशन के बजाय होता है। Magicblock के छोटा चैलेंज पीरियड बुरे इरादा वाले व्यवहार के त्वरित नियंत्रण के इरादा के साथ डिज़ाइन किया गया है, लेकिन जब स्टेट पहले से ही क्लीयर हो जाता है तो प्रूफ के संग्रह करना मुश्किल हो जाता है। स्टॉकेस्टिक वेरिफिकेशन एगो सांख्यिकीय विश्वास के गारंटी के लिए एगो एक्जीक्यूशन के कुछ नमूना के वेरिफाइ करता है और यह कुछ अनवेरिफाइड एक्जीक्यूशन के आधार पर होता है। ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट तुरंत प्रमाण के प्रदान करता है लेकिन इसके प्रकृति अलग होता है क्योंकि इसके आधार एगो क्रिप्टोग्राफी से हार्डवेयर में बदल जाता है। इस तरह के संरचना एगो नए अटैक मॉडल के भी उत्पन्न करता है। छोटे एक्जीक्यूशन विंडो के दुरुपयोग करके वेरिफिकेशन के चकमा देना, उच्च गति के प्रोसेसिंग के दौरान मॉडल के बदलना, एक्जीक्यूशन टाइम एनालिसिस के माध्यम से संरचना के अनुमान लगाना आदि संभव हो जाता है। स्टेट प्रूनिंग के बाद अंतर्मुखी जानकारी के संग्रह करना संभव नहीं होता है, इसलिए डेटा हाइडिंग अटैक के पोस्टमॉर्टम डिटेक्शन मुश्किल हो जाता है। इन सभी स्थिति में कोई भी एक तकनीक के सभी खतरा के निपटान के लिए पर्याप्त नहीं होता है। आर्थिक दृष्टिकोण से भी अंतर स्पष्ट होता है। जीरो-काज़नू बेस्ड इन्फेरेंस में प्रूफ जनरेशन के लागत उच्च और देरी अधिक होता है और ट्रस्टेड एक्जीक्यूशन एनवायरनमेंट लागत और देरी के मामला में लाभप्रद होता है लेकिन इसके हार्डवेयर डिपेंडेंसी होता है। ऑप्टिमिस्टिक वेरिफिकेशन में मध्यम स्तर के लागत होता है लेकिन आर्थिक गारंटी और स्लैशिंग डिज़ाइन के स्पष्ट न होने पर स्थिरता कम हो जाता है। Magicblock, OpenGradient, Nesa सभी के इंसेंटिव संरचना और लागत वितरण के जानकारी सीमित होता है और यह लंबे समय तक टिकाऊपन के मूल्यांकन के मुश्किल बना देता है। तीन तंत्र के एकीकृत दृष्टिकोण से देखे जाए तो Magicblock एगो एक्जीक्यूशन लेयर के रूप में उच्च गति वाले एक्जीक्यूशन और स्टेट मैनेजमेंट के लिए एगो ईफिमेरल एनवायरनमेंट प्रदान करता है, OpenGradient मॉडल रजिस्ट्रेशन और प्रूफ सिस्टम के माध्यम से वेरिफिकेशन लेयर के भूमिका निभाता है और Nesa क्रिप्टोग्राफिक तकनीक के माध्यम से प्राइवेसी लेयर के गठन करता है। इस संयोजन एक्जीक्यूशन गति, वेरिफिकेशन देरी, और प्राइवेसी सुरक्षा के बीच तनाव के स्पष्ट रूप से दिखाता है। ईफिमेरल संरचना गति के गारंटी के बदले निरीक्षण योग्यता के बलिदान करता है और मजबूत प्राइवेसी एकीकरण और प्रदरसन में सीमा लगाता है। परिणामस्वरूप, उच्च गति वाले ईफिमेरल रोलअप एनवायरनमेंट में प्राइवेसी सुरक्षित ऑन-चेन एआई इन्फेरेंस ट्रस्ट मिनिमाइजेशन, एक्जीक्यूशन गति, और प्राइवेसी सुरक्षा के तीन तत्व के एक साथ पूर्ण रूप से संतुष्ट करना मुश्किल होता है। Magicblock गति और एक्जीक्यूशन के बल पर जोर देता है, OpenGradient वेरिफिकेशन और ठीकपन के बल पर जोर देता है, Nesa प्राइवेसी के बल पर जोर देता है और विभिन्न चयन करता है। वर्तमान के कार्यान्वयन में प्रत्येक के स्पष्ट लाभ और सीमा होता है और इस एनवायरनमेंट में अनुकूलन तकनीकी त्याग के लगातार श्रृंखला के रूप में समझा जा सकता है। यह तथ्य उच्च गति वाले ऑन-चेन एआई इन्फेरेंस के एगो सरल प्रदरसन समस्या के बजाय पूरे सिस्टम डिज़ाइन के विश्वास संरचना के सीधे संबंधित चुनौती होने के दिखाता है। $BLOCK $NESA