Mặc dù việc xác minh hoàn toàn một mô hình AI bằng các bằng chứng không có kiến thức nghe có vẻ ấn tượng trong lý thuyết, nhưng trên thực tế, nó lại cực kỳ chậm, tốn tài nguyên và khó triển khai. Khi mỗi thành phần phải được chứng minh cùng nhau, hiệu suất bị ảnh hưởng nghiêm trọng.

Đó chính là lý do tại sao cách tiếp cận từ @inference_labs chuyển sang lòng tin chọn lọc thay vì một chiến lược xác minh tất cả hoặc không có gì. Chỉ những phần thực sự quan trọng của mô hình được chứng minh bằng mật mã, trong khi mọi thứ khác hoạt động với tốc độ tối đa.

Điều này khiến AI có thể xác minh trở nên thực tế cho các ứng dụng trong thế giới thực. Những quyết định có nguy cơ cao nhận được bảo mật chắc chắn, các suy luận hàng ngày vẫn duy trì tốc độ nhanh như chớp, và quyền riêng tư của mô hình vẫn được giữ nguyên. Đây là một bước nhảy vọt thực sự hướng đến việc triển khai trí tuệ được hỗ trợ bởi ZK trên quy mô lớn, vượt xa chỉ là các khái niệm lý thuyết.

Tầm nhìn hoàn toàn phù hợp với sự chú ý của Inference Labs vào các hệ thống ZKML và xác minh mô-đun hiệu quả, thực tế thay vì buộc phải sử dụng các chứng minh toàn diện trên tất cả.