根据 @MRRydon 的说法，OpenAI 5.1 的自适应推理可能形成隐形的两级服务，系统会给被判断为不敏锐的用户分配更少算力，从而在不告知的情况下降低回答质量。 来源：@MRRydon 于 X 根据 @MRRydon 的说法，这种“画像”效应可能导致在金融、法律或医疗等场景向不被预计会严格审查输出的用户提供更低质量建议，因此需要以可验证推理证明实际使用的算力与推理过程。 来源：@MRRydon 于 X 据 @MRRydon 所述，其评论引用了促发讨论的 OpenAI 5.1 公告。 来源：OpenAI 于 X 对交易者而言，可验证推理与零知识证明结合，可证明特定模型在给定输入上产生了声明的输出，把 AI 可信度直接连接到加密原生的证明基元。 来源：Modulus Labs 关于可验证机器学习的研究 与该主题相关的加密方向包括去中心化 AI 计算与 zkML，代表性网络有提供去中心化机器学习的 Bittensor（TAO）、面向 AI 工作负载的去中心化 GPU 云 Akash（AKT）、分布式 GPU 与 AI 任务的 Render（RNDR），以及提供递归零知识证明、支持 zk 应用的 Mina（MINA）。 来源：Bittensor 文档；Akash Network 文档；Render Network 文档；Mina Protocol 文档 监管层对 AI 透明度与公平性的推进提高了可验证推理在市场中的重要性，相关风险与机会亦外溢至构建 zk 证明基础设施的加密项目。 来源：欧盟议会与欧盟理事会关于 2024 年《AI 法案》的公开信息