على الرغم من أن التحقق الكامل من نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام براهين عدم المعرفة يبدو مثيرًا للإعجاب من الناحية النظرية، إلا أنه يتضح أنه بطيء للغاية، ويتطلب الكثير من الموارد، وصعب النشر في الممارسة العملية. عندما يجب إثبات كل مكون معًا، فإن الأداء يعاني من ضربة هائلة.

هذا بالضبط هو السبب في أن النهج من @inference_labs يتحول إلى الثقة الانتقائية بدلاً من استراتيجية التحقق الشاملة أو عدمه. فقط الأجزاء الحرجة حقًا من النموذج مثبتة بشكل تشفيري، بينما تعمل كل الأشياء الأخرى بسرعة كاملة.

هذا يجعل الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق عمليًا لتطبيقات العالم الحقيقي. القرارات عالية المخاطر تحصل على أمان صارم، والاستنتاجات اليومية تبقى سريعة للغاية، وخصوصية النموذج تظل محفوظة. إنها قفزة حقيقية نحو نشر الذكاء المدعوم بـ ZK على نطاق واسع، بعيدًا عن مجرد المفاهيم النظرية.

تتوافق الرؤية تمامًا مع تركيز Inference Labs على أنظمة ZKML وكفاءة التحقق العملية بدلاً من فرض الأدلة الشاملة على الجميع.