Recientemente, el mundo de las criptomonedas está volviendo a calentar la pista de AI, todos saben que la inferencia distribuida ha cambiado drásticamente el límite de rendimiento de la IA, haciendo que los grandes modelos funcionen más rápido y más barato.
Pero, ¿lo sabías? El próximo gran punto de explosión probablemente sea la aplicación de la prueba distribuida en zkML.
@inference_labs tiene toda la razón:
La inferencia distribuida mejora la velocidad de la IA, y la prueba distribuida puede hacer que el #zkML de aprendizaje automático con conocimiento cero se implemente realmente a nivel industrial.
Su #DSperse es una maravilla: divide el gran modelo en pequeñas porciones, cada nodo solo se encarga de probar una pequeña parte. ¡Cuantos más nodos, más rápido es el proceso de prueba! Y con JSTprove, este backend eficiente, la combinación es perfecta:
⚡️Escalado lineal: agregar nodos acelera directamente.
⚡️RAM estable: no más picos de memoria.
⚡️Verificación casi en tiempo real: el tiempo de prueba se reduce significativamente.
⚡️Realmente utilizable en producción: ya no es un juguete de laboratorio.
Antes, el zkML se veía obstaculizado porque la prueba era demasiado lenta y consumía demasiados recursos, con pruebas de modelos completos que podían tardar varios minutos o incluso horas. Ahora, DSperse + JSTprove resuelve directamente el problema de la arquitectura, no se basa en una mejor criptografía, sino que inteligentemente solo prueba las partes clave, procesando en paralelo y controlando la memoria.
Personalmente, tengo mucha confianza en esta dirección, el AI verificable definitivamente será una necesidad en el futuro, especialmente en escenarios como agentes autónomos en cadena, modelos de riesgo DeFi, y cálculos de privacidad.
No podemos seguir confiando en que no estamos equivocados, necesitamos usar matemáticas para probar que todo es correcto. No se trata de un gran paquete de comprobador dominando todo, sino de miles de pequeños nodos haciendo su parte. Esta jugada de Inference Labs parece que llevará el zkML de una demostración a la corriente principal. Mantente atento, no te pierdas la próxima narrativa.
@inference_labs #inferencelabs