Embora verificar completamente um modelo de IA com provas de conhecimento zero soe impressionante em teoria, acaba por ser extremamente lento, intensivo em recursos e difícil de implementar na prática. Quando cada componente deve ser provado em conjunto, o desempenho sofre um golpe massivo.

É exatamente por isso que a abordagem da @inference_labs muda para a confiança seletiva, em vez de uma estratégia de verificação tudo ou nada. Apenas as partes verdadeiramente críticas do modelo são comprovadas criptograficamente, enquanto todo o resto funciona a plena velocidade.

Isso torna a IA verificável prática para aplicações do mundo real. Decisões de alto risco recebem segurança intransigente, inferências do dia a dia permanecem rápidas como relâmpagos e a privacidade do modelo permanece intacta. É um verdadeiro salto em direção à implantação de inteligência alimentada por ZK em grande escala, muito além de apenas conceitos teóricos.

A visão combina perfeitamente com o foco da Inference Labs em sistemas ZKML e de verificação modular eficientes e práticos, em vez de forçar provas exaustivas em todos os casos.