Les vibes de vendredi pluvieux m'ont poussé à explorer les mécanismes de confiance dans l'IA. Je regarde comment la preuve d'inférence révolutionne discrètement l'espace zk-ml.

Réfléchissez-y - des boucles RLHF où les préférences humaines façonnent le comportement du modèle, mais voici le point crucial : les snarks à connaissance zéro auditent l'ensemble du processus d'alignement sans révéler de retours sensibles. Pas de fuite de données, juste une preuve cryptographique que la formation est restée fidèle à l'intention.

C'est le genre d'infrastructure d'apprentissage automatique respectueuse de la vie privée qui a réellement du sens pour une IA décentralisée.