Anthropic تنشر FlashProve مفتوح المصدر: نموذج أولي يثبت بالتشفير إن الرد طلع فعلًا من النموذج المعلن، مو من نموذج بديلAnthropic releases open-source FlashProve, a prototype that cryptographically proves a reply really came from the stated model, not a substitute

نشرت Anthropic بحث عن «الاستدلال القابل للإثبات» (provable inference)، ومعه نظام مفتوح المصدر اسمه FlashProve. والمشكلة اللي يحاول يحلها: لما تكلّم نموذج ذكاء اصطناعي، ما عندك طريقة تتأكد إن الرد طلع من النموذج اللي الشركة تقول عنه، مو من نموذج ثاني حطته خدمة وسيطة بداله عشان توفّر، أو من مهاجم تلاعب بالرد.

والفكرة إن الشركة المزوّدة تلتزم بنموذج معيّن، وبعدين ترفق مع كل رد إثبات تشفيري إنه طلع من هالنموذج، بدون ما تكشف أوزان النموذج نفسها. وتقول Anthropic إن Claude هو اللي طوّر تحسينات خلّت النظام أسرع بكثير من الأنظمة المفتوحة السابقة، ولأن قرارات Claude صعب تقييمها أحيانًا، أضاف الفريق إثباتات رسمية بلغة Lean يقدر أي أحد يراجعها.

وجرّب الفريق النظام على نموذج Llama 4 Maverick المفتوح (400 مليار معامل): كرت H100 واحد ينتج إثباتات بسرعة حوالي 110 توكن في الثانية، وحجم الإثبات حوالي 19 ميقابايت لكل طلب طوله 1,024 توكن، والتحقق منه ياخذ حوالي 17 ثانية على معالج CPU بدون كرت شاشة. وللمقارنة، نظام مفتوح سابق اسمه VerInf أثبت نفس النموذج بسرعة حوالي 0.02 توكن في الثانية.

لكن Anthropic تسمّيه تقدّم مرحلي ونموذج أولي للبحث، مو منتج جاهز: الإثبات ياخذ تقريبًا 70 إلى 95 ضعف وقت تشغيل النموذج نفسه، ويشتغل للحين على سياق قصير لين 1,024 توكن بس. والتجربة كانت على Llama مو على Claude، والكود منشور برخصة Apache 2.0.

Anthropic has published research on provable inference, along with an open-source system called FlashProve. The problem it tackles: when you talk to an AI model, you have no way to check that the reply came from the model the company says it did, and not from another model a routing service swapped in to save money, or from an attacker who tampered with the response.

The idea is that the provider commits to a specific model, then attaches a cryptographic proof to each reply showing it came from that model, without revealing the model's weights. Anthropic says Claude produced the improvements that make the system much faster than earlier open-source systems, and because Claude's decisions can be hard to evaluate, the team added formal statements in Lean that anyone can audit.

The team tested it on the open Llama 4 Maverick model (400 billion parameters): a single H100 GPU generates proofs at around 110 tokens per second, each proof is about 19 MB per 1,024-token request, and checking it takes about 17 seconds on a CPU with no GPU. For comparison, an earlier open system, VerInf, proved the same model at about 0.02 tokens per second.

But Anthropic calls this intermediate progress and a research prototype, not a finished product: proving takes roughly 70 to 95 times the GPU time of running the model itself, and it currently works only on short contexts of up to 1,024 tokens. The tests were on Llama, not Claude, and the code is released under the Apache 2.0 licence.

وش يعني لك؟What it means for you

لو تستخدم الذكاء الاصطناعي عن طريق تطبيق أو خدمة وسيطة تقول إنها تشغّل نموذج معيّن، اعرف إن ما عندك اليوم طريقة تتأكد بنفسك. هالبحث خطوة أولى، وللحين اختر خدمات معروفة، واسأل مزوّدك وش النموذج اللي يشغّله فعلًا.If you use AI through an app or a third-party service that says it runs a particular model, know that today you have no way to check this yourself. This research is a first step; for now, pick well-known services and ask your provider which model it actually runs.

المصدرSource: Anthropic · 2 Nov 2026 ↗
كتبنا الخبر بأسلوبنا اعتمادًا على المصدر الأصلي. للتفاصيل الكاملة ارجع للمصدر.Written in our own words from the original source. See the source for full details.

سالفة كل أسبوع في إيميلكGet salfa every week

أهم أخبار الذكاء الاصطناعي كل أسبوع، وفكرة وحدة تطبّقها. مجانًا.The week's top AI news and one idea to try. Free.

اشتركSubscribe

أخبار ثانية من نفس اليومMore from the same day

← رجوع لأخبار هذاك اليوم← Back to that day’s news · أرشيف الأخبارNews archive