. @inference_labs делает ясное заявление: распределенное доказательство открывает масштабируемый zkML

Искусственный интеллект масштабируется один раз, когда вывод переходит с одиночных машин на распределенные кластеры. Inference Labs применяет ту же логику к проверяемому ИИ

Узким местом в zkML является необходимость доказывать целые модели сразу

Их решение, DSperse, разделяет модели на независимые компоненты и распределяет доказательство по многим узлам. Больше узлов — быстрее доказательства, стабильное использование памяти и устойчивое выполнение

В сочетании с JSTprove эта архитектура поддерживает проверку в почти реальном времени и производительность уровня производства.

Влияние носит структурный характер:
+ zkML становится масштабируемой инфраструктурой
+ Генерация доказательств становится отказоустойчивой
+ Автономные системы приобретают возможность аудита и устойчивость

С партнерами по аппаратному ускорению, такими как Cysic, распределенное доказательство выводит проверяемый ИИ из исследований в реальное внедрение.

Это сдвиг парадигмы для доверия на основе математики zkML, реализованный сетями