Основные моменты статьи:

• Первая модель: DeepSeek V4.1 Flash с функцией подавления отказов.
• В июле около 4000 GPU, предназначенных для ZK-доказательств, будут выделены для задач AI.

Предоставление моделей с ослабленной системой фильтрации по системе предварительной проверки.

Компания Boundless, управляющая распределенной сетью GPU для Zero-Knowledge Proof (ZK-доказательств), 24 числа объявила о начале приема заявок на программу "Defensive Access", предназначенную для предоставления AI-моделей специалистам в области безопасности. Доступ к AI-моделям, модифицированным для снижения частоты отказов, будет предоставляться только командам, успешно прошедшим проверку.

В качестве первого предложения компания предоставляет модифицированную версию открытой модели "DeepSeek V4.1 Flash 1017", разработанной китайской компанией DeepSeek, с функцией подавления отказов. Использование модели ограничено задачами безопасности, такими как исследования, "красные" команды (симуляция атак), и тесты на проникновение, при условии получения разрешения. Заявители должны предоставить информацию о системах, подлежащих тестированию, и целях использования, после чего компания будет проводить индивидуальную проверку каждой заявки.

Открытые модели – это AI-модели, в которых веса, полученные в результате обучения, публикуются, что позволяет любому использовать и модифицировать их. Компания Boundless предлагает "Abliterated" – версию таких моделей, в которой снижена частота отказов. Компания также подчеркивает, что снижение частоты отказов не всегда приводит к повышению точности модели, и что результаты работы модели требуют проверки.

Другие компании также предлагают открытые модели с ослабленной системой фильтрации по системе предварительной проверки. Например, сервис Inference.net предоставляет модифицированную версию той же модели DeepSeek V4.1 Flash 1017, но только для одобренных команд.

Цели поддержки защиты и риски злоупотребления.

Boundless объясняет причину предоставления моделей тем, что универсальные AI-модели могут отклонять даже законные запросы, имитирующие методы атак. Команда Boundless в своем пресс-релизе заявила: "Традиционные ограничения безопасности моделей могут оказаться контрпродуктивными и создавать препятствия для тех, кто пытается защитить системы".

Модели с ослабленной системой фильтрации, попав в руки злоумышленников, могут быть использованы для создания вредоносного кода. Компания не раскрывает конкретные критерии проверки и способы мониторинга использования моделей после получения одобрения.

В отношении производительности, компания ссылается на первоначальные результаты бенчмаркинга, опубликованные компанией Vals AI 20 числа. В ходе выполнения многоэтапных задач кибербезопасности, имитирующих атаки на смоделированную корпоративную сеть, стандартная версия модели превзошла модель "GPT-6 Sol" от OpenAI. Однако, эти результаты относятся к стандартной версии модели до модификации, и не являются оценкой самой версии с подавлением отказов.

Компания Boundless изначально создавала сеть графических процессоров (GPU) для генерации доказательств с нулевым разглашением (ZK-доказательств) в сфере криптоиндустрии. 14 июля компания объявила о том, что предоставит около 4000 GPU для задач искусственного интеллекта (ИИ), предлагая управляемый сервис вычислений ИИ, где компания будет отвечать за эксплуатацию. При этом компания продолжает работу над сетью ZK-доказательств.

Компания планирует использовать свой собственный токен "ZKC" и в сети ИИ, и намерена требовать от операторов, предоставляющих услуги вычислений ИИ, стейкинг ZKC. В своем недавнем объявлении о "Defensive Access" компания не упомянула связь с ZKC.

В сообщении говорится о планах перепрофилирования сети из примерно 4000 GPU, изначально предназначенных для ZK-доказательств, для задач вычислений ИИ, а также о системе операторов, которые должны будут участвовать в стейкинге ZKC.