#形式化验证#交互式证明#可信AI#理论计算机科学#苹果研究院
让AI模型自己证明输出正确性，理论很美但落地极难
训练AI模型在输出结果时，同时生成一个能被验证器认可的“正确性证明” 解决传统模型只保证平均准确率、无法对单次输出提供可信担保的问题 利用交互式证明系统的数学严谨性，确保错误输出100%被拦截，正确输出高概率通过验证
落地难度
5.0
搞钱系数
2.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：训练AI模型在输出结果时，同时生成一个能被验证器认可的“正确性证明”
- 核心解决：解决传统模型只保证平均准确率、无法对单次输出提供可信担保的问题
- 为什么重要：利用交互式证明系统的数学严谨性，确保错误输出100%被拦截，正确输出高概率通过验证
落地难度分析
纯理论框架，依赖复杂密码学协议和形式化验证基础设施；一人公司无资源复现或工程化，连跑demo都缺开源实现
盈利潜力分析
买单群体: 高合规要求行业（如医疗诊断、金融风控）的头部企业 思路: 短期内只能卖概念咨询；长期看若苹果开源工具链，可做垂直领域验证插件（如医疗影像报告自证模块）