flashprove

ChainCatcher 消息，Anthropic 开源了 FlashProve，把加密货币领域常用的 zkSNARK（零知识证明）技术搬到了 AI 模型推理中。 这项技术原本可以在不公开交易细节的情况下，证明区块链交易有效。Anthropic 想用它解决另一个问题：用户花高价购买某款 AI 模型的 API，怎么知道服务商有没有偷偷换成便宜模型？ FlashProve 让服务商先为模型权重生成加密指纹，再为推理结果提供数学证明。用户无需获取模型权重，也不用重新运行模型，就能检查指定输出是否来自预先承诺的那组权重。Claude 也参与了这套系统的研发和优化。 Anthropic 已经在 Meta 的 4000 亿参数模型 Llama 4 Maverick 上完成实验。每处理 1024 个 token 的上下文，生成的证明约有 19 MB，普通 CPU 验证需要约 17 秒。 不过，目前每份证明只能核验一个输出 token，还无法验证整段回答。生成证明所需的 GPU 计算时间，也达到普通推理的约 70–95 倍。以后能不能靠它揪出偷偷换模型的 API 服务商，还得看证明成本什么时候能降下来。

ChainCatcher 消息，Solana 基础设施公司 Helius CEO Mert 发文称，Anthropic 与 Claude 正在使用 Zcash 在全球率先应用的同类密码学技术。 据 Anthropic 官网，Anthropic 于 11 月 2 日开源发布研究原型 FlashProve，利用零知识证明（zkSNARK）实现「可证明推理」，即模型提供方可证明某条回复确实由其声明的模型生成，同时不泄露模型权重。 据介绍，提供方先离线发布模型权重的承诺，再为每次请求生成证明，用户可在普通 CPU 上用数秒验证。以 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick 为例，单张 H100 每秒可生成约 110 个 token 的证明，每 1024 token 请求的证明约 19 MB。该系统由 Claude 参与优化，安全性质用 Lean 形式化描述。 Anthropic 表示，目前证明成本约为常规推理 GPU 时间的 70–95 倍，仍是研究原型，尚未达到生产可用。