Boundless de ZK Proof ofrece un modelo de IA sin respuestas de rechazo bajo un sistema de revisión
Puntos clave de este artículo
- La primera versión es la versión de supresión de rechazo de DeepSeek V4.1 Flash
- En julio, se abrirán aproximadamente 4,000 GPU para inferencia de IA
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 IA "Defensive Access" dirigido a investigadores de seguridad. Solo los equipos que pasen la revisión podrán utilizar un modelo de IA modificado para suprimir las respuestas de rechazo.
Como primera etapa, se proporcionará 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 ataque por parte de actores maliciosos) 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 IA cuyos pesos entrenados son públicos, lo que permite que cualquiera lo ejecute o modifique. Lo que la empresa proporciona es una versión llamada "Abliterated", que ha sido modificada para suprimir las respuestas de rechazo. La propia empresa señala que, aunque se reduzcan los rechazos, esto no necesariamente mejora la precisión del modelo, y que se requiere verificación en la salida.
También hay otros proveedores que ofrecen modelos de Abliterated de pesos abiertos bajo un sistema de revisión. El servicio de inferencia Inference.net proporciona la misma versión de supresión de rechazo de DeepSeek V4.1 Flash 1017, pero solo a equipos aprobados.
Objetivo de apoyo a la defensa y riesgos de abuso
Boundless menciona como razón para su provisión que los modelos de IA generales a menudo rechazan incluso 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 el sistema".
Un modelo que suprime las 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 IA Vals AI. Cuando se sometió a un modelo estándar a múltiples tareas de ciberseguridad en un entorno simulado de red empresarial, se encontró que superaba a "GPT-6 Sol" de OpenAI. Este resultado se refiere al modelo 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 IA
Boundless originalmente construyó una red de GPU para generar pruebas de conocimiento cero para la industria de activos criptográficos. El 14 de julio, anunció que abriría aproximadamente 4,000 GPU para la inferencia de IA, 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 dar un papel al token nativo "ZKC" en la red de IA, planeando requerir el staking de ZKC de los operadores de inferencia de IA. El anuncio de Defensive Access no menciona la relación con ZKC.
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