Verteiltes Inferenz hat die Leistungskennlinie von AI verändert. Und verteilte Beweise werden zkML auf die gleiche Weise verändern. Was war das Problem mit zkML in der Vergangenheit? Ein Verifizierer musste das gesamte Modell tragen, was zu einem Speicherüberlauf, unkontrollierbaren Zeiten führte und letztendlich nur im Experimentierstadium endete. Es ist nicht so, dass die Theorie nicht gültig ist, sondern dass die Technik nicht funktioniert. Was ist der Ansatz von DSperse? Das Modell in verifizierbare Teile zu zerlegen, sodass jeder Knoten nur für seinen kleinen Abschnitt verantwortlich ist. Je mehr Knoten, desto schneller der Beweis; die Last jedes Knotens wird geringer, die Ressourcen stabiler. In Kombination mit dem effizienten Proving-Backend von JSTprove ergibt sich ein kontrollierbareres System; die Beweiszeit verkürzt sich linear mit der Anzahl der Knoten, der Speicherbedarf bleibt stabil, die Verifizierungsgeschwindigkeit ist nahezu in Echtzeit und es gibt zum ersten Mal echte Bedingungen, um in Produktionsumgebungen einzutreten. Das ist der Weg, wie verifizierbare AI in den industriellen Maßstab gelangen kann. Es geht nicht darum, größere Maschinen zu besitzen, noch darum, dass ein Verifizierer alles trägt, sondern darum, mehr Verifizierer zu haben, die nur den wirklich wichtigen Teil übernehmen. Die Zukunft von zkML ist kein zentralisierter Beweis-Engine, sondern ein verteiltes Beweisnetzwerk. DSperse + JSTprove haben diesen Weg zur Realität gemacht. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs