已經把時間都花在盯著 ZKML 的開銷數字看了幾天，而真正特別顯眼的是：這個限制會多直接地影響哪些使用情境才真的適合它。....這裡是機制。ZKML 的計算開銷比一般執行高 1000 到 10000 倍。OpenGradient 自己的設計也對此很誠實：ZKML 建議用在較小、但風險很高的模型上，而不是用在大型生成式模型上；對那種情境，原生或 TEE 驗證會更合適。開銷會隨模型複雜度而擴大，所以目前最大的 LLM 反而是最不適合用這種特定驗證方法的....
小模型。大保證....
我覺得被忽略的是：這並不是 OpenGradient 的實作瑕疵，而是目前整個產業裡，零知識證明系統普遍存在的限制。以現階段來說，擁有數百個參數的風險模型是相對可行的 ZKML 目標；但一個 700 億參數的 LLM 不行，無論是誰的基礎設施在跑它....
我其實很欣賞 OpenGradient 沒有把 ZKML 當作萬用答案來過度行銷，純粹因為它在紙面上看起來是最強的保證。把驗證方式和模型規模做匹配，才是更誠實的工程選擇....
但我不會假裝這個限制只是純理論。它意味著，現在那些真正想要最大程度驗證的高風險 AI 工作，實際上有很多因為做不到 ZKML 等級的證明：大型 LLM 推理目前就是不行，只有 TEE 佐證....
有一次我看過有人在某個工作負載上堅持選「最安全」的方案，結果實際上更符合他們用例的做法才是可行的，那人只是因為在紙面上看起來更弱。....
我還是無法釐清的是：隨著證明系統逐步成熟，ZKML 的開銷比率可能會壓縮到多大？而且 OpenGradient 是否有任何與這項改善直接相關的路線圖時間表？
@OpenGradient
$OPG #OPG
小模型。大保證....
我覺得被忽略的是：這並不是 OpenGradient 的實作瑕疵，而是目前整個產業裡，零知識證明系統普遍存在的限制。以現階段來說，擁有數百個參數的風險模型是相對可行的 ZKML 目標；但一個 700 億參數的 LLM 不行，無論是誰的基礎設施在跑它....
我其實很欣賞 OpenGradient 沒有把 ZKML 當作萬用答案來過度行銷，純粹因為它在紙面上看起來是最強的保證。把驗證方式和模型規模做匹配，才是更誠實的工程選擇....
但我不會假裝這個限制只是純理論。它意味著，現在那些真正想要最大程度驗證的高風險 AI 工作，實際上有很多因為做不到 ZKML 等級的證明：大型 LLM 推理目前就是不行，只有 TEE 佐證....
有一次我看過有人在某個工作負載上堅持選「最安全」的方案，結果實際上更符合他們用例的做法才是可行的，那人只是因為在紙面上看起來更弱。....
我還是無法釐清的是：隨著證明系統逐步成熟，ZKML 的開銷比率可能會壓縮到多大？而且 OpenGradient 是否有任何與這項改善直接相關的路線圖時間表？
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