一个优秀的AI应用程序的强大程度仅取决于其经过验证的推理和输出。 所以，你可能在想：我如何通过DeepProve验证我的AI模型？ 这就是它的工作原理。🧵

2/ DeepProve 开始验证一个 AI 模型（来自 ONYX 文件）并进行量化。 在这个预处理过程中，这是一次性设置，它将您的模型的浮点数转换为整数。 它还生成了证明者/验证者密钥。

3/ DeepProve 然后并行运行两个过程： 1. AI 模型推理，但每个神经网络节点使用整数（“执行轨迹”） 2. 对于每个节点，它证明计算是正确的，然后将其转换为一个简洁的 ZK 证明。

4/ 接下来，验证通过以下方式完成： → 模型的输入和输出 → 模型的承诺（唯一表示模型而不透露底层数据） → 验证密钥

5/ 用更简单的话来说，DeepProve 的工作原理如下： 1. 完成一次性设置 2. 生成证明 3. 在任何地方验证 AI 推理