الحصان الأسود في مجال التحقق من zkML بلا شك @inference_labs الجميع يسجل، دعوني أقول شيئا مختلفا 👇 نعلم جميعا أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعالج كمية كبيرة من البيانات يوميا، فكيف نضمن صحة الذكاء الاصطناعي في تقييم البيانات؟ الاستدلال يحل هذه المشكلة التحقق من صحة الشرائح عبر إطار عمل DSperse ليس لتوليد براهين لنموذج الذكاء الاصطناعي بأكمله بدلا من ذلك، يتم توليد إثباتات zkML فقط لعقد القرار الحرجة على سبيل المثال، يتم تحديد الهدف، وتقييم التهديدات، واتخاذ قرارات إطلاق الأسلحة، وغيرها من المسارات الأمنية الحرجة بشكل منفصل مع إثبات المعرفة الصفرية هذا يضمن قابلية التحقق دون إبطاء الأداء في الوقت الحقيقي لذلك، يعد الاستدلال التحقق من zk مناسبا للمؤسسات الكبيرة وأنواع الدفاع العسكري إذا كنت تبني @inference_labs أيضا، يمكنك اقتباسي من هذه التغريدة، سأساعدك على التفاعل~ في الوقت الحالي يجب أن يكون لدي بعض أوزان التفاعل