如何在数学上证明AI推理质量？ 统计共识验证：多个验证者分析嵌入空间中的输出，检测异常值，实现拜占庭容错。 这不是主观审计。这是AI可靠性的密码学证明。 🧵

这是它的工作原理： 步骤 1：多个独立的验证者 → 分布式验证者网络分析相同的 AI 推理 → 没有单一的故障或信任点 → 地理和操作多样性 无法妥协一个验证者 = 无法妥协整个网络

步骤 2：嵌入空间分析 → AI 输出转换为数学嵌入 → 相似的输出在向量空间中聚集在一起 → 异常值在数学上可检测 → 适用于不同的模型架构 如果某个验证者的输出偏差很大 = 红旗 🚩

步骤 3：拜占庭容错 → 即使验证者恶意，网络仍然保持安全 → 需要超大多数共识（例如，2/3+ 的一致同意） → 对可证明错误的验证施加经济惩罚（削减） 博弈论确保诚实行为是最有利可图的 ✅