В области пересечения нулевых доказательств и машинного обучения, какой самый перспективный подход? Позвольте мне сказать пару конкретных вещей.

Модели ИИ ежедневно обрабатывают огромные объемы данных, но ключевой вопрос — как доказать, что результаты вычислений модели точны? Именно в этом и заключается борьба многих команд.

Проект с использованием фреймворка DSperse предложил иной подход. Они не выбрали создание полноценной системы доказательств для всей модели ИИ, а применили метод поэтапной проверки. Другими словами, проверка осуществляется на ключевых этапах обработки данных, а не путём громоздкой упаковки всего процесса. Преимущества такого подхода очевидны: повышенная эффективность проверки, снижение сложности системы.

Этот подход с мелкозернистой проверкой действительно заслуживает внимания в сценариях ИИ, требующих высокой надежности.