Las vibraciones de viernes lluvioso me han llevado a sumergirme en los mecanismos de confianza en IA. He estado analizando cómo la prueba de inferencia está revolucionando silenciosamente el espacio zk-ml.

Piensa en ello: bucles RLHF donde las preferencias humanas configuran el comportamiento del modelo, pero aquí está lo interesante: las snarks de conocimiento cero auditan todo el proceso de alineación sin exponer comentarios sensibles. Sin filtraciones de datos, solo una prueba criptográfica de que el entrenamiento se mantuvo fiel a la intención.

Ese es el tipo de infraestructura de ML que preserva la privacidad y que realmente tiene sentido para una IA descentralizada.