Frontier AI känns bara skrämmande eftersom det mesta fortfarande fungerar som en svart låda med en fin logga ovanpå. Vad @inference_labs gör med DSperse + JSTprove är i princip att säga: "okej, bevisa det." Jag gick tillbaka till DSperse-artikeln där de beskriver det som strategisk kryptografisk verifiering av högvärdiga delberäkningar istället för fullmodell SNARK-cosplay. Delar av modellen blir oberoende bevisbara enheter, så du kan låsa säkerhetsgrindar, anomaliedetektorer eller privata huvuden utan att dra in hela nätverket i ZK-helvetet. Å andra sidan ger JSTprove plus det öppna källkodsrepot i deras GitHub-org dig en end-to-end-pipeline på Polyhedras Expander-backend: mata in en ONNX-modell, CLI levererar bevis och granskabara artefakter, ingen djup kryptobakgrund krävs. ❯ DSperse bestämmer vad som är värt att bevisa ❯ JSTprove hanterar hur det bevisas och exponeras De flesta "frontier AI"-stackar ber dig fortfarande att lita på benchmarks, inte beteende. Den här kombinationen vänder på det: du väljer de fel-lägen du vägrar satsa på, och du wire-bevis exakt där. Om du bygger seriösa system inom robotik, finans eller agentland är nästa ärliga steg enkelt: kartlägg din hotmodell och fråga sedan vilka delar du faktiskt skulle gå via DSperse + JSTprove. Om svaret är "inget" jagar du egentligen inte förtroende än #zkML