Хотя полная проверка всей модели ИИ с помощью нулевых доказательств звучит впечатляюще в теории, на практике это оказывается крайне медленным, ресурсозатратным и трудным для развертывания. Когда каждый компонент должен быть подтвержден вместе, производительность страдает от огромного удара.

Вот почему подход @inference_labs переходит к избирательному доверию, а не к стратегии проверки все или ничего. Только действительно критические части модели криптографически доказаны, в то время как все остальное работает на полной скорости.

Это делает проверяемый ИИ практичным для реальных приложений. Решения с высокими ставками получают железобетонную безопасность, повседневные выводы остаются молниеносными, а конфиденциальность модели сохраняется. Это подлинный шаг к развертыванию интеллекта на основе ZK в масштабе, далеко за пределами просто теоретических концепций.

Видение полностью соответствует фокусу Inference Labs на эффективных, практичных ZKML и модульных системах верификации, вместо того чтобы навязывать исчерпывающие доказательства повсеместно.