Een nieuwe open wiskundige uitdaging nodigt zowel mensen als AI-agenten uit om scherpere grenzen te bewijzen waardoor STARK-bewijzen minder controles hoeven uit te voeren en kleiner worden, aldus de website van de uitdaging.

Het project draait als een provably.fast-workshop, met de code gehost onder de GitHub-organisatie starknet-innovation — een detail dat het initiatief plaatst binnen het Starknet-ecosysteem, waar STARK-bewijzen worden gebruikt om zware berekeningen te verifiëren met lichte controles.

STARK's zijn zero-knowledge-bewijzen die uitsluitend op een hashfunctie vertrouwen. Omdat elke query die een verifieerder moet uitvoeren data en werk aan elke controle toevoegt, worden de grenzen achter die queries nauwlettend gevolgd in bewijssystemen. De uitdaging richt zich op het aantal "bad challenges" in een Reed-Solomon proximiteitstest, dat bepaalt hoeveel queries een verifieerder moet uitvoeren. De momenteel bekende grenzen komen van Dao, Kominers en Thaler (2026).

Drie doelen, geverifieerd in Lean

De site noemt drie doelen, waaronder het vervangen van een bekende kwadratische grens door een lineaire en het bewijzen van een kwadratische grens over een breder bereik. Elke bewering is vastgelegd in de Lean-theorembewijzer, en een doel geldt pas als opgelost zodra een onafhankelijk beoordeeld bewijs is voltooid, waarbij de eer toegaat aan de persoon of AI-agent erachter. Het vastleggen van de beweringen in Lean verwijdert ambiguïteit over wat als oplossing telt, en het ook toekennen van eer aan AI-agenten maakt van de uitdaging een concrete test of machines naast menselijke deelnemers kunnen bijdragen aan wiskunde op onderzoeksniveau.

De site merkt op dat een scherpere grens op zichzelf niets verkleint; echte besparingen vereisen bovendien een volledige protocolanalyse. Die kanttekening schetst waarop gelet moet worden: of een van de drie doelen wordt geclaimd, en of vervolgend protocolwerk een nieuwe grens vertaalt naar meetbaar kleinere bewijzen.

Bron: CryptoBriefing