Boundless de ZK Proof ofrece AI sin respuestas de rechazo bajo un sistema de revisión

Puntos clave del artículo

• La primera versión es la versión de supresión de rechazo de DeepSeek V4.1 Flash
• En julio, se liberarán aproximadamente 4,000 GPU para inferencia de AI

Provisión de modelos de supresión de rechazo bajo un sistema de revisión

Boundless, que opera una red de GPU distribuida para pruebas de conocimiento cero (ZK), anunció el 24 que ha comenzado a aceptar solicitudes para su programa de provisión de modelos de AI "Defensive Access" para investigadores de seguridad. Solo los equipos que pasen la revisión podrán utilizar un modelo de AI modificado para suprimir respuestas de rechazo.

Como primera etapa, se ofrecerá una versión de supresión de rechazo del modelo de pesos abiertos "DeepSeek V4.1 Flash 1017" de la empresa china DeepSeek. El propósito de uso se limita a la investigación de seguridad con autorización, ejercicios de equipo rojo (simulaciones de ataques) y pruebas de penetración. Los solicitantes deben indicar el sistema objetivo de prueba y el propósito de uso, y la empresa revisará cada caso individualmente.

Un modelo de pesos abiertos se refiere a un modelo de AI cuyos pesos entrenados son públicos y pueden ser ejecutados o modificados por cualquiera. La versión que ofrece la empresa es una versión llamada "Abliterated", que ha sido modificada para suprimir respuestas de rechazo. La empresa misma también señala que reducir los rechazos no necesariamente mejora la precisión del modelo, y que se requiere verificación en la salida.

Hay otros proveedores que ofrecen modelos de Abliterated de pesos abiertos bajo un sistema de revisión. El servicio de inferencia Inference.net ofrece la misma versión de supresión de rechazo de DeepSeek V4.1 Flash 1017, pero solo a equipos aprobados.

Objetivo de apoyo al lado defensivo y riesgos de abuso

Boundless menciona como razón para su provisión que los modelos de AI generales a veces rechazan solicitudes de prueba legítimas que son similares a métodos de ataque. El equipo de la empresa declaró en el comunicado: "Las restricciones de seguridad de los modelos tradicionales pueden ser contraproducentes y, de hecho, pueden convertirse en una carga para aquellos que intentan proteger los sistemas".

Un modelo que suprime respuestas de rechazo podría ser utilizado por atacantes para generar código malicioso. La empresa no ha aclarado los criterios específicos de revisión ni cómo supervisará el uso después de la aprobación.

En términos de rendimiento, la empresa cita un benchmark inicial publicado el 20 por la empresa de evaluación de AI Vals AI. Al someter el modelo a múltiples tareas de ciberseguridad en una red empresarial simulada, se encontró que la versión estándar del modelo superó a "GPT-6 Sol" de OpenAI. Este resultado se refiere a la versión estándar antes de la modificación y no evalúa la versión de supresión de rechazo en sí.

De la red de pruebas ZK a la inferencia de AI

Boundless originalmente construyó una red de GPU para generar pruebas ZK para la industria de criptomonedas. El 14 de julio, anunció que liberaría aproximadamente 4,000 GPU para inferencia de AI, operando como un servicio de inferencia administrado (donde la empresa se encarga de la operación). La operación de la red de pruebas ZK continuará en paralelo.

La empresa tiene la intención de otorgar un papel a su token nativo "ZKC" dentro de la red de AI, planeando requerir el staking de ZKC de los operadores de inferencia de AI. El anuncio de Defensive Access no menciona la relación con ZKC.

Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, tradear o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.