Знаете ли вы, что означает это число?

"proof": "0xa3b9f83e95c3c2b...d904a"

Это не просто шестнадцатеричная строка. Это доказательство подтверждает, что модель машинного обучения – простое дерево решений – оценила входные данные с определенными признаками и классифицировала их как низкий риск. Оно также доказывает, какая именно модель была запущена, с какими входными данными и с какой конфигурацией.

Это доказательство с нулевым разглашением, сгенерированное Nexus zkVM в рамках нового демонстрационного проекта от Nexus Verifiable AI Lab.

Мы рады представить Nexus zkMCP – легковесный демонстрационный протокол и открытый исходный код, который привносит криптографическую целостность в выполнение моделей ИИ.

В мире, где ИИ-агенты становятся все более автономными и встраиваются в критически важные циклы принятия решений, просто доверять результату уже недостаточно. Мы должны доказать, как он был получен. Кто запустил модель? Какие данные использовались? Какие параметры были применены? И можем ли мы верифицировать это криптографически?

Именно это и призван исследовать Nexus zkMCP.

Что такое zkMCP и почему это важно?

zkMCP расшифровывается как Zero-Knowledge Model Context Protocol (Протокол контекста модели с нулевым разглашением). Это прототип системы, демонстрирующий, как модели машинного обучения могут выполняться внутри Nexus zkVM, создавая криптографические доказательства, которые точно верифицируют, что было запущено, с какими входными данными и с какой конфигурацией.

По своей сути, zkMCP решает фундаментальную проблему эпохи автономного ИИ: можем ли мы доверять корректности выходных данных модели и доказывать это, независимо от того, кто ее запустил?

Система создает верифицируемую цепочку вычислений, которую может проверить любой, предлагая путь к ИИ, несущему доказательства (proof-carrying AI), где агенты, сервисы или системы могут предоставлять не просто ответы, а математические гарантии того, как эти ответы были получены.

Это не производственный сервис и не полная интеграция с сетью Nexus. Вместо этого, это контролируемый одноузловой демонстрационный сервер, который показывает, что возможно. Он демонстрирует, что верифицируемое выполнение моделей — это не научная фантастика, а уже рабочая реальность.

Сам Протокол контекста модели (MCP) — это спецификация, разработанная исследователями и разработчиками, занимающимися безопасностью и воспроизводимостью ИИ. Он определяет стандартный формат для описания того, кто, что, где и как выполнил модель: какая модель использовалась, какие данные были введены, какая конфигурация была применена и кто инициировал запуск.

MCP все чаще внедряется командами, работающими над автономными агентами и многосторонними системами, включая ранних последователей в таких организациях, как Anthropic. Сочетание MCP с zkVM — это естественный шаг, поскольку он переводит протокол из описательного в доказуемый, закрепляя контекст не просто в метаданных, а в математике.

Сервер Протокола контекста модели (MCP) для блокчейна Nexus, ориентированный на ИИ Представляем сервер Nexus MCP, который позволяет ИИ-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейн-инфраструктурой.

https://blog.nexus.xyz/mcp-server-support-on-nexus/

Почему начинать с этого?

Разработчики ИИ задают важные вопросы о доверии, атрибуции и воспроизводимости – особенно те, кто работает над:

-Мультиагентными системами и автономными системами принятия решений

-Безопасностью ИИ и инфраструктурой аудита

-Рабочими процессами, сохраняющими конфиденциальность, или многосторонними вычислениями

Но большинство современных инфраструктур ИИ предполагают доверие к оператору системы. Мы считаем, что будущим системам потребуется нечто более сильное: доказательство вычислений, а не просто логирование «по мере возможности» или заявления «на честном слове».

zkMCP показывает, как это может выглядеть, начиная с самых основ.

Первая демонстрация: Верификация дерева решений

Наш первый рабочий пример — это простой классификатор на основе дерева решений, или крошечная детерминированная модель, которая классифицирует входные данные по одной из нескольких категорий на основе нескольких правил ветвящейся логики.

Он быстрый, интерпретируемый и является идеальной отправной точкой для демонстрации верифицируемого выполнения.

Вот что мы делаем:

-Берем фиксированные входные данные (например, числовые признаки, такие как возраст, доход, местоположение)

-Подаем их на вход дерева решений

-Запускаем программу внутри Nexus zkVM

Возвращаем:

-Результат классификации

-Доказательство с нулевым разглашением, показывающее, как именно был вычислен этот результат

Это позволяет внешнему агенту – даже тому, у которого нет предварительного доверия к системе – проверить, что результат является подлинным и соответствует входным данным, структуре модели и ограничениям.

Что дальше?

Это только начало. В ближайшие недели мы рассмотрим дополнительные примеры, такие как:

Модели логистической регрессии для бинарной классификации

Крошечные нейронные сети для демонстрации многоуровневой верификации

Предопределенные модели скоринга или оценки рисков, используемые в кредитовании, здравоохранении или обнаружении мошенничества

Каждый пример будет запускаться внутри Nexus zkMCP и возвращать верифицируемый результат, позволяя агентам или системам доверять и доказывать то, что они вычислили.

Почему это важно?

Как мы уже отмечали в нашем объявлении о Verifiable AI Lab, Nexus стремится создавать криптографические основы для систем ИИ, которым мы можем доверять, которые мы можем доказывать и верифицировать.

Проект Nexus zkMCP является частью этого видения, помогая перейти от спекулятивных обсуждений к рабочему коду. Это демонстрация, но это также и сигнал: мы считаем, что верифицируемые вычисления станут необходимой инфраструктурой для систем ИИ будущего.

https://blog.nexus.xyz/nexus-verifiable-ai-lab/

Присоединяйтесь к дискорд:

https://discord.gg/e37UmV3B

Знаете ли вы, что означает это число?

"proof": "0xa3b9f83e95c3c2b...d904a"

Это не просто шестнадцатеричная строка. Это доказательство подтверждает, что модель машинного обучения – простое дерево решений – оценила входные данные с определенными признаками и классифицировала их как низкий риск. Оно также доказывает, какая именно модель была запущена, с какими входными данными и с какой конфигурацией.

Это доказательство с нулевым разглашением, сгенерированное Nexus zkVM в рамках нового демонстрационного проекта от Nexus Verifiable AI Lab.

Мы рады представить Nexus zkMCP – легковесный демонстрационный протокол и открытый исходный код, который привносит криптографическую целостность в выполнение моделей ИИ.

В мире, где ИИ-агенты становятся все более автономными и встраиваются в критически важные циклы принятия решений, просто доверять результату уже недостаточно. Мы должны доказать, как он был получен. Кто запустил модель? Какие данные использовались? Какие параметры были применены? И можем ли мы верифицировать это криптографически?

Именно это и призван исследовать Nexus zkMCP.

Что такое zkMCP и почему это важно?

zkMCP расшифровывается как Zero-Knowledge Model Context Protocol (Протокол контекста модели с нулевым разглашением). Это прототип системы, демонстрирующий, как модели машинного обучения могут выполняться внутри Nexus zkVM, создавая криптографические доказательства, которые точно верифицируют, что было запущено, с какими входными данными и с какой конфигурацией.

По своей сути, zkMCP решает фундаментальную проблему эпохи автономного ИИ: можем ли мы доверять корректности выходных данных модели и доказывать это, независимо от того, кто ее запустил?

Система создает верифицируемую цепочку вычислений, которую может проверить любой, предлагая путь к ИИ, несущему доказательства (proof-carrying AI), где агенты, сервисы или системы могут предоставлять не просто ответы, а математические гарантии того, как эти ответы были получены.

Это не производственный сервис и не полная интеграция с сетью Nexus. Вместо этого, это контролируемый одноузловой демонстрационный сервер, который показывает, что возможно. Он демонстрирует, что верифицируемое выполнение моделей — это не научная фантастика, а уже рабочая реальность.

Сам Протокол контекста модели (MCP) — это спецификация, разработанная исследователями и разработчиками, занимающимися безопасностью и воспроизводимостью ИИ. Он определяет стандартный формат для описания того, кто, что, где и как выполнил модель: какая модель использовалась, какие данные были введены, какая конфигурация была применена и кто инициировал запуск.

MCP все чаще внедряется командами, работающими над автономными агентами и многосторонними системами, включая ранних последователей в таких организациях, как Anthropic. Сочетание MCP с zkVM — это естественный шаг, поскольку он переводит протокол из описательного в доказуемый, закрепляя контекст не просто в метаданных, а в математике.

Сервер Протокола контекста модели (MCP) для блокчейна Nexus, ориентированный на ИИ Представляем сервер Nexus MCP, который позволяет ИИ-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейн-инфраструктурой.

https://blog.nexus.xyz/mcp-server-support-on-nexus/

Почему начинать с этого?

Разработчики ИИ задают важные вопросы о доверии, атрибуции и воспроизводимости – особенно те, кто работает над:

-Мультиагентными системами и автономными системами принятия решений

-Безопасностью ИИ и инфраструктурой аудита

-Рабочими процессами, сохраняющими конфиденциальность, или многосторонними вычислениями

Но большинство современных инфраструктур ИИ предполагают доверие к оператору системы. Мы считаем, что будущим системам потребуется нечто более сильное: доказательство вычислений, а не просто логирование «по мере возможности» или заявления «на честном слове».

zkMCP показывает, как это может выглядеть, начиная с самых основ.

Первая демонстрация: Верификация дерева решений

Наш первый рабочий пример — это простой классификатор на основе дерева решений, или крошечная детерминированная модель, которая классифицирует входные данные по одной из нескольких категорий на основе нескольких правил ветвящейся логики.

Он быстрый, интерпретируемый и является идеальной отправной точкой для демонстрации верифицируемого выполнения.

Вот что мы делаем:

-Берем фиксированные входные данные (например, числовые признаки, такие как возраст, доход, местоположение)

-Подаем их на вход дерева решений

-Запускаем программу внутри Nexus zkVM

Возвращаем:

-Результат классификации

-Доказательство с нулевым разглашением, показывающее, как именно был вычислен этот результат

Это позволяет внешнему агенту – даже тому, у которого нет предварительного доверия к системе – проверить, что результат является подлинным и соответствует входным данным, структуре модели и ограничениям.

Что дальше?

Это только начало. В ближайшие недели мы рассмотрим дополнительные примеры, такие как:

Модели логистической регрессии для бинарной классификации

Крошечные нейронные сети для демонстрации многоуровневой верификации

Предопределенные модели скоринга или оценки рисков, используемые в кредитовании, здравоохранении или обнаружении мошенничества

Каждый пример будет запускаться внутри Nexus zkMCP и возвращать верифицируемый результат, позволяя агентам или системам доверять и доказывать то, что они вычислили.

Почему это важно?

Как мы уже отмечали в нашем объявлении о Verifiable AI Lab, Nexus стремится создавать криптографические основы для систем ИИ, которым мы можем доверять, которые мы можем доказывать и верифицировать.

Проект Nexus zkMCP является частью этого видения, помогая перейти от спекулятивных обсуждений к рабочему коду. Это демонстрация, но это также и сигнал: мы считаем, что верифицируемые вычисления станут необходимой инфраструктурой для систем ИИ будущего.

https://blog.nexus.xyz/nexus-verifiable-ai-lab/

Присоединяйтесь к дискорд:

https://discord.gg/e37UmV3B