¿Cómo se prueba matemáticamente la calidad de la inferencia de IA? Validación de consenso estadístico: múltiples verificadores analizan las salidas en el espacio de incrustación, detectan valores atípicos, logran tolerancia a fallos bizantinos. No es una auditoría subjetiva. Es una prueba criptográfica de la fiabilidad de la IA. 🧵

Así es como funciona: Paso 1: Múltiples verificadores independientes → Red de validadores distribuida analiza la misma inferencia de IA → Sin un único punto de fallo o confianza → Diversidad geográfica y operativa No se puede comprometer un validador = no se puede comprometer la red

Paso 2: Análisis del espacio de incrustación → Salidas de IA convertidas en incrustaciones matemáticas → Salidas similares se agrupan en el espacio vectorial → Valores atípicos detectables matemáticamente → Funciona en diferentes arquitecturas de modelos Si la salida de un verificador está muy desviada = bandera roja 🚩

Paso 3: Tolerancia a fallos bizantinos → La red se mantiene segura incluso si los validadores son maliciosos → Requiere consenso de supermayoría (por ejemplo, acuerdo de 2/3+) → Penalizaciones económicas (slashing) por validaciones demostrablemente incorrectas La teoría de juegos asegura que el comportamiento honesto es el más rentable ✅