Anoma项目Nock服务Prove接口输入顺序问题分析
2025-05-06 12:10:52作者:董灵辛Dennis
问题背景
在Anoma项目的NockService实现中,Prove接口用于执行Nock虚拟机上的计算证明。Nock是一种极简的虚拟机模型,其核心概念是"名词"(noun) - 一种由原子(atom)和单元(cell)组成的递归数据结构。当开发者使用Prove接口提交Nock程序时,程序会接收输入参数并返回计算结果。
问题现象
在测试过程中发现,当通过gRPC接口向Prove方法提交包含多个输入参数的程序时,返回结果中参数的顺序与预期不符。具体表现为:
- 提交一个简单的Nock程序
[[0 6] 0 0],该程序设计为直接返回其输入参数 - 按照顺序提供两个输入参数"1"和"2"
- 预期返回结果应为
[1 2] - 实际返回结果却是
[2 1],即输入参数顺序被反转
技术分析
Nock程序执行机制
Nock程序的执行遵循特定的规则。在这个案例中,程序[[0 6] 0 0]是一个简单的程序,其语义是:
[0 6]表示获取第6个参数- 外层的
[0 0]表示获取第0个参数(即整个输入) - 组合起来,这个程序会返回其输入参数
输入参数处理流程
在Anoma的实现中,输入参数的处理流程可能存在以下问题:
- 参数反序列化阶段:当gRPC接口接收到请求时,将输入的文本参数转换为内部数据结构
- 参数组装阶段:将多个输入参数组合成Nock可处理的形式
- 参数传递阶段:将组装好的参数传递给Nock虚拟机执行
潜在原因
经过分析,参数顺序反转可能发生在以下环节:
- Protobuf消息解析时参数顺序被反转
- 参数列表在内存中的存储顺序与预期不符
- Nock虚拟机内部处理输入参数的机制存在偏差
影响范围
该问题会影响所有使用Prove接口并依赖输入参数顺序的应用场景,包括:
- 需要按特定顺序处理输入参数的智能合约
- 依赖参数位置语义的Nock程序
- 需要保持输入输出一致性的证明系统
解决方案建议
针对此问题,建议采取以下修复措施:
- 检查Protobuf消息定义,确保参数顺序的保持
- 验证参数组装逻辑,确保输入顺序与内部表示一致
- 添加单元测试,覆盖多种参数顺序组合的情况
- 在文档中明确参数顺序的约定,避免混淆
总结
Anoma项目中NockService的Prove接口参数顺序问题揭示了在分布式系统实现中保持数据一致性的重要性。正确处理输入参数的顺序对于依赖位置参数的函数式编程模型尤为关键。通过修复此问题,可以确保Nock虚拟机在执行证明时保持预期的行为,为上层应用提供可靠的基础设施支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322