フルモデルの zkML 証明は強力な保証を提供しますが、レイテンシーとメモリ コストが高くなります。多くの場合、ホワイトペーパーで概説されているように、検証が必要なのは特定のレイヤーまたはサブ計算のみです。 それが、オープンソースのスライスベースのzkMLフレームワークであるDSperseの背後にあるアイデアです。DSperseでは、モデル全体を回路化する代わりに、ポリシーゲート、異常検出器、独自のヘッドなどの価値の高いサブ計算を証明し、残りはネイティブの速度で実行できます。 ベンチマークでは、スライシングは以下を提供します。 • 証人生成を77%高速化 • 校正を 66% 高速化 • メモリ使用量を~40%削減 不正検出パイプラインを考えてみましょう:毎週再トレーニングするスコアリングモデル全体を証明する必要はありません。重要なのは、異常チェックと決定ロジックです。DSperse は、他のすべてを証明する負担を負わずに、これらのスライスを検証可能にします。 ホワイトペーパー: レポ： 中程度：

1/ なぜ zkML が拡張されないのか疑問に思ったことはありませんか? モデル全体を証明するのは時間がかかり、コストがかかり、非現実的です。重要な部分だけを証明できたらどうなるでしょうか?