Сьогодні виконую завдання на CreatorPad OpenGradient @OpenGradient, і те, що змусило мене зупинитися, було два слова в документації. $OPG #OPG
"--mode VANILLA." Це стандартний режим інференції в офіційному посібнику Python CLI. Не TEE, не zkML — той, що має майже нульові накладні витрати та мінімальну верифікацію. Мережа зараз активна: 4.2 мільйона блоків, понад 10,000 щоденних транзакцій, 263,500 унікальних гаманців в онлайні цього тижня. 2 мільйони верифікованих інференцій, понад 500,000 криптографічних доказів. Розрахуйте: приблизно одна з чотирьох інференцій має жорсткий криптографічний доказ. Інші три за замовчуванням налаштовані на швидкість.
Документи архітектури говорять про це прямо: не всі інференції потребують одного й того ж рівня довіри. І це справедливо — zkML може працювати в 1,000 до 10,000 разів повільніше, ніж ванільний, а для LLM варіант zkML навіть не розглядається. Спектр є навмисною компромісною угодою. Що менш зрозуміло, так це те, яку довіру може насправді припускати нижньопотоковий споживач, коли отримує результат OpenGradient.
Отже, "оцінка довіри машини" як концепція тут реальна… але вона встановлюється за кожним викликом, кожним розробником, а не закладена як базова.
"--mode VANILLA." Це стандартний режим інференції в офіційному посібнику Python CLI. Не TEE, не zkML — той, що має майже нульові накладні витрати та мінімальну верифікацію. Мережа зараз активна: 4.2 мільйона блоків, понад 10,000 щоденних транзакцій, 263,500 унікальних гаманців в онлайні цього тижня. 2 мільйони верифікованих інференцій, понад 500,000 криптографічних доказів. Розрахуйте: приблизно одна з чотирьох інференцій має жорсткий криптографічний доказ. Інші три за замовчуванням налаштовані на швидкість.
Документи архітектури говорять про це прямо: не всі інференції потребують одного й того ж рівня довіри. І це справедливо — zkML може працювати в 1,000 до 10,000 разів повільніше, ніж ванільний, а для LLM варіант zkML навіть не розглядається. Спектр є навмисною компромісною угодою. Що менш зрозуміло, так це те, яку довіру може насправді припускати нижньопотоковий споживач, коли отримує результат OpenGradient.
Отже, "оцінка довіри машини" як концепція тут реальна… але вона встановлюється за кожним викликом, кожним розробником, а не закладена як базова.