Inferența distribuită a schimbat curba de performanță a AI. Demonstrațiile distribuite, pe de altă parte, vor schimba zkML în același mod. Probleme anterioare cu zkML? Un validator trebuie să transporte întregul model, iar memoria explodează, timpul scapă de sub control și, în final, se poate opri doar în etapa experimentală. Nu este vorba că teoria nu este validă, ci că proiectul nu poate funcționa. Ideea DSperse? Descompune modelul în slice-uri verificabile și lasă fiecare nod să fie responsabil doar pentru propria sa mică parte. Cu cât sunt mai multe noduri, cu atât demonstrația este mai rapidă; Cu cât povara asupra fiecărui nod este mai mică, cu atât resursele sunt mai stabile. Împreună cu backend-ul eficient de demonstrare al JSTprove, exportul rezultatului este un sistem mai ușor de controlat. Timpul de demonstrație scade liniar odată cu numărul de noduri, utilizarea memoriei rămâne stabilă, viteza de verificare este aproape de cea reală, iar condițiile pentru intrarea în mediul de producție sunt cu adevărat îndeplinite pentru prima dată. Așa poate ajunge inteligența artificială verificabilă la scară industrială. Nu ai o mașină mai mare și nu lăsa un singur validator să facă totul, ci lasă mai mulți validatori să facă doar partea care contează cu adevărat. Viitorul zkML nu va fi un motor centralizat de demonstrație, ci o rețea distribuită de demonstrații. DSperse + JSTprove, făcând această cale o realitate. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs