Frontier AI pare înfricoșător doar pentru că majoritatea încă funcționează ca o cutie neagră cu un logo frumos deasupra. Ceea ce face @inference_labs cu DSperse + JSTprove este practic să spună: "ok, dovedește." M-am întors la articolul DSperse, unde îl descriu ca verificare criptografică strategică a subcomputațiilor de mare valoare în loc de cosplay-ul SNARK complet. Fragmente din model devin unități demonstrabile independent, astfel încât poți bloca porți de siguranță, detectoare de anomalii sau capete private fără să tragi întreaga rețea în iadul ZK. Pe de altă parte, JSTprove plus depozitul open-source din organizația lor GitHub îți oferă un pipeline end-to-end pe backend-ul Expander al Polyhedra: introduci un model ONNX, CLI oferă demonstrații și artefacte auditabile, fără a fi nevoie de un background cripto profund. ❯ DSperse decide ce merită dovedit ❯ JSTprove se ocupă de modul în care este dovedit și expus Majoritatea stack-urilor "frontier AI" încă îți cer să ai încredere în benchmark-uri, nu în comportament. Această combinație răstoarnă: alegi modurile de eșec pe care refuzi să riști și faci wire proof-uri exact acolo. Dacă construiești sisteme serioase în robotică, finanțe sau domeniul agenților, următorul pas sincer este simplu: mapează-ți modelul de amenințare, apoi întreabă ce părți ai direcționa efectiv prin DSperse + JSTprove. Dacă răspunsul este "niciunul", încă nu urmărești cu adevărat încrederea #zkML