Boundless de ZK Proof ofrece un AI 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 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" dirigido a investigadores de seguridad. Solo los equipos que pasen la revisión podrán utilizar un modelo de AI 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 uso está limitado a investigaciones de seguridad autorizadas, ejercicios de equipo rojo (simulaciones de ataques por parte de actores maliciosos) y pruebas de penetración. Los solicitantes deben mostrar el sistema objetivo de prueba y el propósito de uso, y la empresa revisará cada solicitud individualmente.

Un modelo de pesos abiertos se refiere a un modelo de AI cuyos pesos entrenados son públicos, lo que permite que cualquiera lo ejecute o modifique. La versión que la empresa proporciona se llama "Abliterated", que ha sido modificada para suprimir las respuestas de rechazo. La propia empresa también señala que reducir los rechazos no necesariamente mejora la precisión del modelo y que se requiere verificación en la salida.

Existen otros proveedores que ofrecen modelos de Abliterated de pesos abiertos bajo un sistema de revisión. El servicio de inferencia Inference.net también proporciona una versión de supresión de rechazo del mismo 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 AI generales a menudo rechazan solicitudes de prueba legítimas que son similares a las técnicas 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".

Los modelos que suprimen las respuestas de rechazo podrían ser utilizados por atacantes para generar código malicioso. La empresa no ha aclarado los criterios específicos de revisión ni cómo supervisará el uso posterior a la aprobación.

En términos de rendimiento, la empresa se refiere a un benchmark inicial publicado el 20 por la empresa de evaluación de AI Vals AI. Al someter el modelo estándar a tareas de ciberseguridad en una red empresarial simulada, 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 AI

Boundless originalmente ha estado construyendo una red de GPU para generar pruebas ZK para la industria de activos criptográficos. El 14 de julio, anunció que liberaría aproximadamente 4,000 GPU para la 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 dar un papel al token nativo "ZKC" en 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.

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