⚠️ 研究阶段 | 学术论文
Tensor 技术白皮书
基于自适应内存序列工作量证明的可审计计算区块链
版本 1.0•2026年9月15日•约 25,000 字
⚠️ 重要说明
本白皮书为学术研究论文，描述了 Tensor 项目的技术设计和理论基础。 所有内容均处于研究阶段，尚未完成实现和验证。
- • TAM-PoW 算法需要跨平台实现和安全审计
- • DIEP 规范需要硬件一致性验证
- • 经济模型需要博弈论分析和模拟
- • 性能数据为理论估算，非实测结果
摘要
本文提出 Tensor，一个基于工作量证明（Proof of Work）的区块链系统， 旨在为分布式可审计计算建立密码学基础设施。Tensor 引入了张量自适应内存序列 工作量证明（Tensor Adaptive Memory-Sequential Proof of Work, TAM-PoW）算法， 该算法通过构建内存密集型和计算密集型的混合难题，在保证去中心化的同时提供 抗专用硬件攻击的能力。
进一步，我们提出确定性整数执行规范（Deterministic Integer Execution Profile, DIEP）， 这是一个针对矩阵运算和深度学习算子的确定性计算框架，使得不同硬件平台能够对相同输入 产生逐位相同的输出，从而为分布式 AI 计算审计奠定基础。
关键词
工作量证明区块链可审计计算确定性执行内存困难函数深度学习
白皮书章节
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完整白皮书包含详细的数学公式、算法伪代码、安全性证明、性能分析和参考文献。 建议下载 PDF 版本以获得最佳阅读体验。