zkLLMPoT：零知识证明LLM训练检查点属性

Junkai Liang等提出zkLLMPoT，一种零知识证明框架，通过前向评估而非验证完整优化轨迹，证明已训练大语言模型检查点满足审计者定义的性质，且不公开模型权重或私有训练数据。 流程为两阶段：训练者固定架构并承诺模型权重，审计者选择挑战序列，训练者再证明承诺模型在这些序列上达到的目标函数值；证明成本与训练迭代次数无关。 基于论文摘要：在四个模型家族上的算子级基准显示，所覆盖算子的证明时间为1.1–1.5B参数模型41–59秒、13B模型131秒，序列长度512时验证时间低于半秒。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。