La IA de Frontier solo da miedo porque la mayoría sigue funcionando como una caja negra con un bonito logo encima. Lo que @inference_labs hace con DSperse + JSTprove básicamente dice: "vale, demuéstralo." Volví al artículo de DSperse, donde lo describen como verificación criptográfica estratégica de subcomputaciones de alto valor en lugar de un cosplay SNARK de modelo completo. Fragmentos del modelo se convierten en unidades demostrables de forma independiente, así que puedes bloquear puertas de seguridad, detectores de anomalías o cabezas privadas sin arrastrar toda la red al infierno de ZK. Por otro lado, JSTprove más el repositorio de código abierto en su organización de GitHub te ofrecen un pipeline de extremo a extremo en el backend Expander de Polyhedra: introduces un modelo ONNX, la CLI genera pruebas y artefactos auditables, sin necesidad de conocimientos profundos en cripto. ❯ DSperse decide qué vale la pena demostrar ❯ JSTprove se encarga de cómo se demuestra y expone La mayoría de las pilas de "IA frontera" todavía te piden que confíes en los benchmarks, no en el comportamiento. Esta combinación lo invierte: eliges los modos de fallo en los que te niegas a arriesgar, y te conectas las pruebas justo ahí. Si estás construyendo sistemas serios en robótica, finanzas o tierra de agentes, el siguiente paso honesto es sencillo: mapea tu modelo de amenazas y luego pregunta qué partes realmente enrutarías por DSperse + JSTprove. Si la respuesta es "ninguna", realmente no estás persiguiendo la confianza todavía #zkML