Распределенное вывод, уже изменило производительность AI. А распределенное доказательство изменит zkML таким же образом. Какие были проблемы с zkML в прошлом? Один валидатор должен был взять на себя всю модель, что приводило к взрыву памяти, неконтролируемому времени и в конечном итоге к остановке на экспериментальной стадии. Проблема не в теории, а в том, что инженерия не справляется. Какова идея DSperse? Разделить модель на проверяемые фрагменты, позволяя каждому узлу отвечать только за свою небольшую часть. Чем больше узлов, тем быстрее доказательство; нагрузка на каждый узел меньше, ресурсы более стабильны. В сочетании с эффективным proving backend от JSTprove, результат становится более контролируемой системой; время доказательства линейно сокращается с увеличением количества узлов, использование памяти остается стабильным, скорость проверки близка к реальному времени, и это впервые действительно соответствует условиям для выхода на производственную среду. Вот как проверяемый AI может выйти на уровень отрасли. Не нужно иметь более мощные машины, и не нужно, чтобы один валидатор брал на себя все, а нужно, чтобы больше валидаторов занимались только действительно важной частью. Будущее zkML — это не централизованный доказательный движок, а распределенная сеть доказательств. DSperse + JSTprove сделали этот путь реальностью. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs