Skip to content

AIzh.md

Latest commit

 

History

History
194 lines (158 loc) · 5.94 KB

AIzh.md

File metadata and controls

194 lines (158 loc) · 5.94 KB

N42 公链 AI 接口技术文档

1. 概述

N42 公链提供了一套高效、去中心化、透明可验证的 AI 数据存储、训练及推理接口，确保人工智能（AI）模型的数据来源可信、训练过程可验证、推理结果透明。N42 采用去中心化存储、零知识证明（ZKP）与可验证计算（Verifiable Computation），解决 AI 领域中的数据真实性、模型公平性及推理可解释性问题。

本文档详细介绍 N42 AI 接口的架构、API 设计、安全机制及最佳实践，适用于 AI 开发者、研究机构和 Web3 生态应用。

2. 核心架构

N42 AI 生态由以下关键组件构成：

  • 去中心化数据存储（Decentralized Data Storage）：采用 IPFS/Arweave/链上哈希存证，确保 AI 训练数据真实可追溯。
  • 数据可验证性（Data Provenance）：基于 Merkle Tree + zk-SNARKs，确保数据来源透明，防止数据篡改。
  • 可验证训练（Verifiable Training）：利用 ZK-Proof 和 FHE（全同态加密），确保训练过程公平可信。
  • 透明推理（Transparent Inference）：AI 推理结果存证上链，支持 可信执行环境（TEE）+ 可验证计算 机制。
  • AI 计算市场（AI Compute Marketplace）：去中心化计算资源交易市场，允许用户提供 GPU 计算资源并获取激励。
  • DAO 治理（Decentralized AI Governance）：通过 DAO 机制进行 AI 数据集审核、模型公平性验证等治理任务。

3. AI API 设计

3.1 API 端点

N42 提供基于 REST 和 WebSocket 的 AI API，支持去中心化数据存储、训练验证、推理结果透明化等功能。

接口 方法 描述
/api/v1/ai/data/upload POST 上传 AI 训练数据
/api/v1/ai/data/provenance GET 查询数据可追溯性
/api/v1/ai/training/start POST 发起 AI 训练任务
/api/v1/ai/training/verify GET 获取训练可验证性证明
/api/v1/ai/inference/run POST 运行 AI 推理任务
/api/v1/ai/inference/result GET 查询推理结果
/api/v1/ai/governance/propose POST 发起 AI 相关治理提案
/api/v1/ai/governance/vote POST 参与 AI 生态治理投票

4. API 详细说明

4.1 上传 AI 训练数据

请求示例

POST /api/v1/ai/data/upload
Content-Type: application/json

{
  "user": "0xA1B2C3D4E5F6...",
  "dataset_name": "ImageNet-Verified",
  "description": "Verified dataset for image classification training",
  "storage_method": "IPFS",
  "ipfs_hash": "QmXf123ABC456...",
  "signature": "MEUCIQD...q9yz+Xf=="
}

返回示例

{
  "dataset_id": "0xDATA123456789",
  "status": "stored",
  "timestamp": 1710582937
}

4.2 查询数据可追溯性

请求示例

GET /api/v1/ai/data/provenance?dataset_id=0xDATA123456789

返回示例

{
  "dataset_id": "0xDATA123456789",
  "origin": "MIT OpenData",
  "ipfs_hash": "QmXf123ABC456...",
  "merkle_root": "0xHASHABCDEF...",
  "zk_proof": "0xSNARK987654...",
  "timestamp": 1710583001
}

4.3 发起 AI 训练任务

请求示例

POST /api/v1/ai/training/start
Content-Type: application/json

{
  "user": "0xA1B2C3D4E5F6...",
  "model_type": "ResNet-50",
  "dataset_id": "0xDATA123456789",
  "compute_provider": "0xGPUProvider987...",
  "reward_token": "N42",
  "reward_amount": "50",
  "signature": "MEUCIQD...q9yz+Xf=="
}

返回示例

{
  "training_id": "0xTRAIN456789",
  "status": "in_progress",
  "compute_provider": "0xGPUProvider987...",
  "timestamp": 1710583100
}

4.4 获取训练可验证性证明

请求示例

GET /api/v1/ai/training/verify?training_id=0xTRAIN456789

返回示例

{
  "training_id": "0xTRAIN456789",
  "zk_proof": "0xZKP987654...",
  "execution_log": "Training logs stored at IPFS: QmXfTRAINLOG...",
  "status": "verified",
  "timestamp": 1710583150
}

4.5 运行 AI 推理任务

请求示例

POST /api/v1/ai/inference/run
Content-Type: application/json

{
  "user": "0xA1B2C3D4E5F6...",
  "model_id": "0xMODEL123456",
  "input_data": "QmXfINPUTDATA123...",
  "compute_provider": "0xGPUProvider987...",
  "signature": "MEUCIQD...q9yz+Xf=="
}

返回示例

{
  "inference_id": "0xINF123456",
  "status": "pending",
  "timestamp": 1710583200
}

5. 安全性设计

5.1 数据存储安全

  • 去中心化存储（IPFS/Arweave）：确保数据不可篡改。
  • Merkle Proof + zk-SNARKs：验证数据真实性，防止恶意数据污染。

5.2 训练过程可信性

  • ZKP 证明训练过程：训练任务完成后提供零知识证明，防止数据泄露或训练作弊。
  • 可信执行环境（TEE）：计算节点运行可信计算，保证结果未被篡改。

5.3 AI 推理透明性

  • 推理过程链上存证：所有推理请求、计算步骤、最终结果均存储链上。
  • 智能合约执行可验证计算：防止 AI 结果操控，保障公平性。

6. 最佳实践

6.1 数据上链

  • 使用 ipfs_hash 代替直接存储，降低链上存储成本。
  • 定期生成 merkle_root 快照，提高查询效率。

6.2 训练优化

  • 选择 GPU 计算节点 提高计算效率。
  • 利用 zk-Rollups 批量提交训练数据，降低 Gas 费用。

7. 未来扩展

  • AI DAO 治理：用户可以投票决定 AI 数据集合法性。
  • 隐私计算支持（FHE）：完全隐私 AI 计算，不暴露训练数据。
  • AI NFT：模型成果可通过 NFT 方式出售和流通。

8. 结论

N42 公链 AI 接口提供了一套完整的可信 AI 训练和推理解决方案，确保数据安全、训练可验证、推理透明化，为去中心化 AI 生态提供基础设施。