<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>FlashProve | //iplc.best 搬运分享</title><description>ePN🌐IPLC专线推荐选购指南：  https://iplc.best/  🤝 联系频道主：  @IPLC_BEST_CHATBOT</description><link>https://www.iplc.best</link><item><title>Anthropic 开源 FlashProve ，可证明某个答案由哪个 AI 模型生成FlashProve 有望解决 AI 服务中的信任问题</title><link>https://www.iplc.best/posts/10030</link><guid isPermaLink="true">https://www.iplc.best/posts/10030</guid><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 14:17:57 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;div&gt;
      
        &lt;img src=&quot;/static/https://cdn5.telesco.pe/file/r4nB-Fr8dtRyPNoItHfJ3jWpHquFJ_fMY8BmuDrPh48lcTySAoJ4SVQVa-aBx1WPbKJndrCIyooF1usYYhWeiqYiQ6extX5Izrxvl08AB9TZGU_aiYjXw7pf77yK8bJ7lJ_otBDAuR8HfHvEKiFGKZ6uH6H2N7QPPojEVwuYN_Ae-fC6kjA3MdgwPUxoAqRe-06E26xYGVumbpdI60WdO3bXAVIVTG5NcA6bq5qhfLdW1UF8MWKnNNYfON4EMXkgzjfbp_B1G_JCSBpfVdZ_PYR38SESaCN9G-FkfvPdiD7j8hgsFHHgJGUmiQ9D-nVNhVlemXh7mOwAc8hfCOPulA.jpg&quot; alt=&quot;Anthropic 开源 FlashProve ，可证明某个答案由哪个 AI 模型生成FlashProve 有望解决 AI 服务中的信任问题&quot; loading=&quot;lazy&quot; /&gt;
      
      
        
      
    &lt;/div&gt;&lt;a href=&quot;https://www.anthropic.com/research/provable-inference&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;&lt;b&gt;Anthropic 开源 &lt;/b&gt;&lt;mark&gt;&lt;b&gt;FlashProve&lt;/b&gt;&lt;/mark&gt;&lt;b&gt; ，可证明某个答案由哪个 AI 模型生成&lt;br /&gt;&lt;/b&gt;&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;blockquote&gt;&lt;a href=&quot;https://github.com/anthropics/FlashProve&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;&lt;mark&gt;FlashProve&lt;/mark&gt;&lt;/a&gt; 有望解决 AI 服务中的信任问题。例如，第三方 API 中转商可能将用户购买的高级模型替换为低成本模型，而用户难以察觉。通过密码学证明，未来用户可以独立验证模型身份，同时保护服务商的专有模型权重。&lt;/blockquote&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;Anthropic 于 11 月 2 日通过&lt;a href=&quot;https://www.anthropic.com/research/provable-inference&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;博文&lt;/a&gt;公布了一项大型语言模型可验证推理&lt;a href=&quot;https://assets.claude.com/a492b1fea80e6dcfe4e908ed77bd44961f8c02c2.pdf&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;研究成果&lt;/a&gt;，推出开源原型系统 &lt;a href=&quot;https://github.com/anthropics/FlashProve&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;&lt;mark&gt;FlashProve&lt;/mark&gt;&lt;/a&gt;。&lt;b&gt;该技术利用零知识证明（zkSNARK），让用户无需获取模型权重或重新运行模型，就能验证 AI 回答是否确实由指定模型生成。&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;blockquote&gt;• 演示使用了 Llama 4 Maverick，采用 4 位权重、整数运算、贪心解码，上下文长度最高为 1,024 个词元。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;• 在一台配备 24 线程 CPU 的机器上，验证耗时 17 秒；据报告，每份证明仅验证 1,024 词元请求窗口中的一个词元。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;• &lt;b&gt;Anthropic 将此次发布称为早期演示&lt;/b&gt;，而非 Claude 推理性能基准测试，并表示一些可能的优化尚未纳入。&lt;/blockquote&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;该原型面向客户和评估方对模型身份进行审计，而非评估答案质量；代价是证明方需要承担大量额外开销：据报告，&lt;b&gt;生成证明所耗费的 GPU 时间是使用 vLLM 处理同等提示词的 70 至 95 倍。&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;早些时候，&lt;a href=&quot;https://t.me/GodlyNews1/16763&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;Anthropic更新使用政策：禁止通过消费者订阅转售Claude访问权限&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🗒&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 标签: &lt;a href=&quot;/search/%23Anthropic&quot;&gt;#Anthropic&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23FlashProve&quot;&gt;#FlashProve&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📢&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 频道: &lt;a href=&quot;https://t.me/GodlyNews1&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;@GodlyNews1&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🤖&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 投稿: &lt;a href=&quot;https://t.me/GodlyNewsBot&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;@GodlyNewsBot&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>