Розподілене висновки змінило криву продуктивності ШІ. Розподілені докази, навпаки, змінюють zkML так само. Чи були минулі проблеми з zkML? Валідатор має нести всю модель, і пам'ять вибухає, час виходить з-під контролю, і нарешті він може зупинитися лише на експериментальному етапі. Справа не в тому, що теорія недійсна, а в тому, що проєкт не може працювати. Ідея DSperse? Розбийте модель на перевірені зрізи і нехай кожен вузол відповідає лише за свою маленьку частину. Чим більше вузлів, тим швидше доводить; Чим менше навантаження на кожен вузол, тим стабільніші ресурси. У поєднанні з ефективним бекендом перевірки JSTprove, результат експорту стає більш керованою системою. Час перевірки зменшується лінійно залежно від кількості вузлів, використання пам'яті залишається стабільним, швидкість верифікації близька до реального часу, а умови для входу у виробниче середовище вперше дійсно виконані. Ось так перевірений ШІ може працювати на рівні індустрії. Не майте більшої машини і не дозволяйте одному валідатору робити все, а дозвольте більшій кількості валідаторів робити лише ту частину, яка справді має значення. Майбутній zkML не буде централізованим двигуном доказів, а розподіленою мережею доказів. DSperse + JSTprove, роблячи цей шлях реальністю. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs