Verifiable Fine-Tuning for LLMs: Zero-Knowledge Training Proofs Bound to Data Provenance and Policy

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Akgul, Hasan, Borg, Daniel, Berisha, Arta, Rahimova, Amina, Novak, Andrej, Petrov, Mila
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Cryptography and Security Computation and Language 68T07, 94A60, 68Q25 I.2.6; G.1.6; E.3; C.2.4
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2510.16830