Frontier AI 之所以让人感到恐惧，是因为它大多数仍然像一个黑箱，外面有一个漂亮的标志。@inference_labs 正在用 DSperse + JSTprove 做的事情基本上是在说：“好吧，证明一下。” 我回去看了 DSperse 的论文，他们将其描述为高价值子计算的战略性密码验证，而不是完整模型的 SNARK 角色扮演。模型的切片变成独立可证明的单元，因此你可以锁定安全门、异常检测器或私有头，而不必将整个网络拖入 ZK 地狱。 另一方面，JSTprove 加上他们 GitHub 组织中的开源库为你提供了一个在 Polyhedra 的 Expander 后端的端到端管道：输入一个 ONNX 模型，CLI 输出证明和可审计的文档，无需深厚的密码背景。 ❯ DSperse 决定什么值得证明 ❯ JSTprove 处理如何证明和暴露 大多数“前沿 AI”堆栈仍然要求你信任基准，而不是行为。这个组合颠覆了这一点：你选择拒绝冒险的失败模式，并将证明精确连接到那里。 如果你在机器人、金融或代理领域构建严肃的系统，下一步诚实的步骤很简单：绘制你的威胁模型，然后问自己哪些部分你实际上会通过 DSperse + JSTprove 路由。如果答案是“没有”，那么你还没有真正追求信任。 #zkML