Một mạng con của Bittensor vừa xây dựng một mô hình an toàn dựa trên trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn cả các ông lớn trong ngành.

@trishoolai, nhóm đứng sau Bittensor (@opentensor(Mạng con 23) đã phát hành HaloGuard 1.0, một mô hình an toàn nhắc nhở theo thời gian thực, tuyên bố đạt thứ hạng cao nhất trên bảy tiêu chuẩn an toàn đã được thiết lập. Việc ra mắt, được công bố vào ngày 2 tháng 7, đưa một mô hình tương đối nhỏ gọn cạnh tranh với các sản phẩm từ các phòng thí nghiệm AI lớn hơn nhiều.

Mô hình nhỏ, kết quả mạnh mẽ.

HaloGuard có hai phiên bản kích thước. Phiên bản 4B tham số giành vị trí đầu tiên trên cả bảy bài kiểm tra hiệu năng. Phiên bản 0.8B được định vị là một tùy chọn nhẹ hơn nhưng lại vượt trội hơn các mô hình có kích thước lớn hơn nhiều, giúp việc triển khai độ trễ thấp trở nên thiết thực hơn nhiều đối với các nhà phát triển xây dựng trên các hệ thống xử lý AI hoặc khung tác nhân.

Triết lý thiết kế cốt lõi là ngăn chặn chứ không phải khắc phục. HaloGuard sàng lọc các lời nhắc trước khi chúng đến mô hình hoặc tác nhân bên dưới, bắt giữ các đầu vào có khả năng gây hại ngay từ đầu thay vì lọc đầu ra sau khi thiệt hại đã xảy ra.

Được chế tạo để tự phá hủy chính nó

Cấu trúc khuyến khích của mạng con là điểm khác biệt giữa nó và các công cụ an toàn thông thường. Hệ thống tạo ra một môi trường cạnh tranh, nơi các thợ đào gửi các tín hiệu gây hại để xác định các hành vi có khả năng gây ra vấn đề. Nói một cách đơn giản, các thợ đào được trả tiền để tìm cách phá vỡ mô hình, và mỗi cuộc tấn công thành công sẽ góp phần vào chu kỳ vá lỗi. Trishool biến hoạt động tấn công giả lập AI thành một quy trình phi tập trung, liên tục, để khi AI trở nên thông minh hơn, các biện pháp phòng thủ và kiểm tra an toàn cũng được cải thiện theo.

Trishool tự mô tả mình là một lớp điều chỉnh phi tập trung được thiết kế để thiết lập sự an toàn độc lập, được thị trường xác thực cho trí tuệ nhân tạo, được xây dựng để tạo ra một cơ chế không cần tin tưởng nhằm đảm bảo siêu trí tuệ an toàn bằng cách tự động hóa vòng lặp an toàn ở quy mô toàn cầu.

Phiên bản alpha trước đó của HaloGuard hiện đang hoạt động trên mạng con Chutes, mạng con suy luận AI đã tạo ra doanh thu thực tế 43 triệu đô la từ AI trong quý 1 năm 2026, nơi nó được báo cáo đã ghi nhận điểm F1 87% trên lưu lượng truy cập thực tế kể từ tháng 5. Việc triển khai thực tế đó cung cấp cơ sở cho các tuyên bố về hiệu năng dựa trên dữ liệu sản xuất, thay vì chỉ dựa trên điều kiện thử nghiệm được kiểm soát.

Bittensor là một nền tảng mã nguồn mở, nơi các thành viên tham gia tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số, bao gồm cả suy luận và huấn luyện AI. Nền tảng này bao gồm các mạng con riêng biệt, mỗi mạng là một cộng đồng độc lập gồm các thợ đào tạo ra sản phẩm và các người xác thực đánh giá công việc của thợ đào. Việc ra mắt HaloGuard là một ví dụ cụ thể về việc áp dụng mô hình này trực tiếp vào cơ sở hạ tầng an toàn AI.

nguồn
Tài liệu Trishool (docs.trishool.ai)
Kho lưu trữ Trishool Giai đoạn 2 GitHub
Tài liệu chính thức của Bittensor