Хоча повна перевірка цілого AI моделі з нульовими знаннями звучить вражаюче теоретично, на практиці це виявляється надзвичайно повільним, ресурсоємним і складним у впровадженні. Коли кожен компонент має бути доведений разом, продуктивність зазнає величезного удару.

Саме тому підхід від @inference_labs переходить до селективної довіри, а не до стратегії верифікації все або нічого. Лише справді критичні частини моделі криптографічно доведені, тоді як все інше працює на повній швидкості.

Це робить перевіряємий штучний інтелект практичним для реальних застосувань. Високі ставки в рішеннях отримують непохитну безпеку, повсякденні висновки залишаються блискавично швидкими, а конфіденційність моделей залишається недоторканою. Це справжній стрибок у напрямку впровадження інтелекту на основі ZK у великих масштабах, далеко за межі лише теоретичних концепцій.

Бачення ідеально відповідає фокусу Inference Labs на ефективних, практичних ZKML та модульних системах верифікації, замість того щоб змушувати до вичерпних доказів у всіх випадках.