L'inferenza distribuita ha già cambiato la curva delle prestazioni dell'AI. E la prova distribuita cambierà zkML allo stesso modo. Quali erano i problemi di zkML in passato? Un validatore doveva gestire l'intero modello, con esplosione della memoria, tempi fuori controllo, e alla fine si fermava solo alla fase sperimentale. Non è che la teoria non regga, ma l'ingegneria non riesce a funzionare. Qual è l'idea di DSperse? Smontare il modello in frammenti verificabili, in modo che ogni nodo si occupi solo della propria piccola parte. Più nodi ci sono, più veloce è la prova; minore è il carico su ogni nodo, più stabili sono le risorse. In combinazione con il backend di proving efficiente di JSTprove, il risultato è un sistema più controllabile; il tempo di prova si riduce linearmente con il numero di nodi, l'occupazione della memoria rimane stabile, la velocità di verifica è quasi in tempo reale, e per la prima volta ci sono le condizioni per entrare realmente in un ambiente di produzione. Questo è il modo in cui l'AI verificabile può raggiungere una scala industriale. Non è necessario avere macchine più grandi, né far gravare tutto su un singolo validatore, ma coinvolgere più validatori, occupandosi solo della parte veramente importante. Il futuro di zkML non è un motore di prova centralizzato, ma una rete di prove distribuita. DSperse + JSTprove hanno reso questa strada una realtà. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs