Anthropic 发布 FlashProve:用于证明响应由哪个模型生成的开源原型
Anthropic 发布了关于可证明推理的研究:这是一种加密证明(zkSNARK),可证明某个响应来自一组特定的、已提交承诺的模型权重;没有这些权重的用户也能验证。Anthropic 表示,这有助于发现路由服务暗中替换模型,或攻击者篡改模型的情况,也能让评估人员和监管机构核查实际提供的模型。
- 测得的结果(Anthropic 的数据):在 Llama 4 Maverick(400B 参数的混合专家模型,4-bit 权重)上,一张 H100 每秒生成证明约 110 个 token,每次 1,024-token 请求约产生 19 MB 数据。Anthropic 称,这大约相当于用 vLLM 运行模型所需 GPU 时间的 70–95 倍,而此前的开源系统要慢几个数量级。
- 验证:客户端下载约 6.5 MB 的承诺数据;在一台 24 核 CPU 上验证证明约需 17 秒,无需 GPU。证明不会泄露权重,但不会隐藏模型架构。
- 局限:证明是在事后分批生成,而不是在推理期间生成。Anthropic 称,这是阶段性进展,并非完整的研究计划。
- 以 Apache 2.0 许可发布:博客文章、技术报告、协议说明、带有快速 C++ 验证器的证明生成器、Lean 验证器,以及针对顶层安全性声明的 Lean 证明。Anthropic 表示,Claude 完成了大部分优化工作,并称提供 Lean 声明是为了让人们能够审查其主张。
- 背景:Anthropic 表示,其 Frontier Safety Roadmap 中“于 2026 年 9 月 30 日前推出可证明推理原型”的目标,已通过一个独立项目达成;该项目会对推理流量签名,并在可信服务器上重新计算推理结果。本项工作通过另一种方法追求同一目标。
来源
- 大型语言模型可证明推理的进展claude
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- Progress on provable inference for large language modelsHacker News · 3 条评论
- Progress on provable inference for large language modelsHacker News · 59 条评论
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