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Inference Labs
推理證明 - 無需信任的 AI 驗證
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Inference Labs
10月1日 00:18
完整模型的 zkML 證明提供了強大的保證,但它們伴隨著高延遲和內存成本。在許多情況下,只有特定的層或子計算需要驗證——正如我們在白皮書中概述的那樣。 這就是 DSperse 的理念,我們的開源切片式 zkML 框架。DSperse 讓你能夠證明高價值的子計算——政策閘、異常檢測器、專有頭部——而其餘部分則以原生速度運行。 在基準測試中,切片提供了: • 77% 更快的見證生成 • 66% 更快的證明 • 約 40% 更少的內存使用 想像一下詐騙檢測管道:你不需要證明每週重新訓練的整個評分模型。重要的是異常檢查和決策邏輯。DSperse 使這些切片可驗證,而不必承擔證明其他所有內容的負擔。 白皮書: 代碼庫: Medium:
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Inference Labs
2025年9月30日
1/ 你是否曾經想過為什麼 zkML 沒有擴展? 證明整個模型是緩慢、昂貴且不切實際的。如果你只需要證明重要的部分呢?
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