Интент — это запрос на транзакцию в блокчейне, который отражает цели и ограничения пользователя, концентрируясь на результате, а не на конкретном способе исполнения. Например, пользователь хочет купить ETH за 100 USDT, устанавливает максимальную цену и крайний срок. Сеть через участников, называемых solvers, сравнивает цены, выбирает оптимальный маршрут и завершает расчёт. Интенты часто используют вместе с абстракцией аккаунта и аукционами потока ордеров, чтобы упростить операции и снизить риск неудачных транзакций, сохраняя высокий уровень безопасности.

Суперкомпьютер — это высокопроизводительная система, включающая множество вычислительных узлов, объединённых высокоскоростными соединениями. Его основная задача — решать крайне масштабные числовые задачи, например моделирование погодных процессов, разработку лекарств, обучение искусственного интеллекта и выполнение криптографических вычислений, с которыми обычные компьютеры не справятся за ограниченное время. Суперкомпьютеры работают на основе параллельных вычислений: задачи делятся на небольшие части и обрабатываются одновременно. Для хранения данных используются высокоскоростные системы. Производительность таких систем обычно измеряют с помощью метрики FLOPS (floating-point operations per second — операций с плавающей запятой в секунду).

Технологии безопасности на базе искусственного интеллекта — это комплекс методов, использующих искусственный интеллект и инженерные решения для защиты моделей, данных, пользователей и бизнес-процессов. В эти технологии входят обнаружение атак, защита конфиденциальности, проверка на соответствие требованиям и операционная изоляция. В криптовалютных и Web3-приложениях AI security широко применяется для управления рисками на биржах, предотвращения фишинга в кошельках, поддержки аудита смарт-контрактов и модерации контента. Это помогает снижать риски мошенничества и утечек данных.

Машинное обучение с нулевым разглашением — это способ, при котором выводы моделей машинного обучения оформляются в виде доказательств, проверяемых без раскрытия исходных данных. Валидаторы могут подтверждать корректность результатов на блокчейне, не имея доступа к обучающим данным, параметрам модели или входным значениям. Благодаря фиксации модели и входных данных, а также созданию компактных доказательств, этот подход позволяет любому смарт-контракту быстро верифицировать результаты. Такой метод особенно эффективен для обеспечения конфиденциальности, управления рисками в DeFi, работы оракулов и предотвращения мошенничества в игровых приложениях.

Справедливая искусственная интеллектуальная система — это AI-системы, которые обеспечивают последовательные и объяснимые решения для разных групп и сценариев, минимизируя предвзятость, возникающую из обучающих данных и алгоритмов. Такой подход предполагает возможность аудита и проверяемости процессов. В сфере Web3 доверие усиливается за счет ончейн-записей и zero-knowledge proofs. Применение справедливого AI актуально для управления рисками, проверки идентичности и модерации контента.