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Aadi33
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AlcistaEstaba leyendo sobre cómo @OpenGradient maneja la verificación a través de diferentes tipos de inferencias y algo no me convenció al principio.
La suposición que tenía al entrar era que una red de IA descentralizada simplemente elegiría un estándar de prueba y lo aplicaría de manera uniforme. Más limpio así. Más fácil de auditar. Pero la arquitectura x402 no hace eso. Permite que el método de verificación varíe dependiendo de lo que realmente necesita la carga de trabajo, lo cual suena flexible hasta que lo piensas un poco más.
La razón técnica es bastante sencilla. Las pruebas zkML son pesadas computacionalmente. Ejecutarlas en cada inferencia de LLM a gran escala básicamente rompería la economía de la red. Las atestaciones TEE son más ligeras, pero se basan en la confianza del hardware, no en la certeza matemática. Así que ninguna de las dos cubre el rango completo por sí sola. El diseño trata de sostener ambas.
Lo que no tengo tan claro es cómo eso se desarrolla en la capa de aplicación. Un desarrollador que construye algo donde las apuestas son más altas, digamos inferencias médicas o modelado financiero, tiene que hacer una llamada de verificación temprano. Y si elige el nivel equivocado, la prueba en la que confía no le está dando realmente lo que piensa que le da. Esa parte no se menciona mucho.
El número de 2 millones de inferencias es interesante, pero también algo opaco. ¿Cuál es la división entre los métodos de verificación ahí? Si la mayor parte de ese volumen está en resultados firmados en lugar de zkML, el hito se ve diferente a como parece t0.
La flexibilidad en la capa base es genuinamente difícil de lograr. Si los desarrolladores realmente la están utilizando de la manera correcta es una pregunta completamente separada
$OPG #OPG #zkml #LLM #MarketSentimentToday
$HEI $LAB
La suposición que tenía al entrar era que una red de IA descentralizada simplemente elegiría un estándar de prueba y lo aplicaría de manera uniforme. Más limpio así. Más fácil de auditar. Pero la arquitectura x402 no hace eso. Permite que el método de verificación varíe dependiendo de lo que realmente necesita la carga de trabajo, lo cual suena flexible hasta que lo piensas un poco más.
La razón técnica es bastante sencilla. Las pruebas zkML son pesadas computacionalmente. Ejecutarlas en cada inferencia de LLM a gran escala básicamente rompería la economía de la red. Las atestaciones TEE son más ligeras, pero se basan en la confianza del hardware, no en la certeza matemática. Así que ninguna de las dos cubre el rango completo por sí sola. El diseño trata de sostener ambas.
Lo que no tengo tan claro es cómo eso se desarrolla en la capa de aplicación. Un desarrollador que construye algo donde las apuestas son más altas, digamos inferencias médicas o modelado financiero, tiene que hacer una llamada de verificación temprano. Y si elige el nivel equivocado, la prueba en la que confía no le está dando realmente lo que piensa que le da. Esa parte no se menciona mucho.
El número de 2 millones de inferencias es interesante, pero también algo opaco. ¿Cuál es la división entre los métodos de verificación ahí? Si la mayor parte de ese volumen está en resultados firmados en lugar de zkML, el hito se ve diferente a como parece t0.
La flexibilidad en la capa base es genuinamente difícil de lograr. Si los desarrolladores realmente la están utilizando de la manera correcta es una pregunta completamente separada
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