Frontier AI 之所以讓人感到害怕，是因為大多數仍然像一個黑箱運行，外面卻有一個漂亮的標誌。@inference_labs 正在用 DSperse + JSTprove 做的事情基本上是在說：「好吧，證明一下。」 我回去看了 DSperse 的論文，他們將其描述為高價值子計算的戰略性加密驗證，而不是完整模型的 SNARK 角色扮演。模型的切片變成獨立可證明的單元，因此你可以鎖定安全閘、異常檢測器或私有頭，而不必將整個網絡拖入 ZK 地獄。 另一方面，JSTprove 加上他們 GitHub 組織中的開源庫，為你提供了一個在 Polyhedra 的 Expander 後端的端到端管道：輸入一個 ONNX 模型，CLI 會輸出證明和可審計的工件，無需深厚的加密背景。 ❯ DSperse 決定什麼是值得證明的 ❯ JSTprove 處理如何證明和暴露 大多數「前沿 AI」堆棧仍然要求你信任基準，而不是行為。這個組合顛覆了這一點：你選擇你拒絕冒險的失敗模式，然後將證明精確地連接到那裡。 如果你在機器人技術、金融或代理領域構建嚴肅的系統，下一步誠實的步驟很簡單：映射你的威脅模型，然後問自己哪些部分你實際上會通過 DSperse + JSTprove 路由。如果答案是「沒有」，那麼你還沒有真正追求信任。 #zkML