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Anthropic 发布开源系统 FlashProve，利用零知识证明验证 AI 推理。
该系统能在隐藏模型权重的前提下，确保响应由特定模型生成。
验证端轻量化可在 CPU 上运行，但生成证明的计算成本依然较高。
本摘要由 AI 辅助整理，请以正文内容为准。
数智朋克讯 Anthropic 发布了名为 FlashProve 的开源加密系统，旨在验证 AI 模型是否实际生成了特定响应，同时隐藏模型的专有权重。该系统通过密码学机制解决了第三方模型提供商可能偷偷替换廉价模型或篡改响应的信任问题，实现了不暴露权重的可验证推理。
核心技术原理
FlashProve 的核心在于零知识简洁非交互式知识论证（zkSNARKs）技术，允许提供商证明计算被正确执行，而不泄露底层模型的敏感信息。其工作流分为两个阶段：首先，提供商发布模型权重的加密承诺（指纹）；随后，在用户提交请求后，系统生成证明以验证该承诺模型生成了相应的输出 token。任何拥有承诺、提示词和响应的人都可以验证证明，无需访问模型权重。
关键数据
性能表现与局限
在性能演示中，Anthropic 在 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick 混合专家模型上测试了该系统。在单张 NVIDIA H100 GPU 上，FlashProve 能以约 110 tokens/秒的速度生成证明。对于 1024 token 的请求，生成的证明大小约为 19 MB。在验证端，该系统表现出轻量化特性，在 24 核 CPU 上的验证时间约为 17 秒，无需依赖昂贵的 GPU 资源，降低了独立审计和用户的验证门槛。
当前系统支持最大 1024 token 的上下文，且仅证明贪心解码下的整数版本模型，尚未覆盖所有浮点或采样推理结果，同时隐藏权重但不隐藏模型架构。Anthropic 已在 Apache 2.0 许可证下发布了 FlashProve 的可执行代码、技术报告、协议规范和形式化验证证明。