Vibrações de sexta-feira chuvosa fizeram-me mergulhar nos mecanismos de confiança em IA. Tenho observado como o proof-of-inference está silenciosamente revolucionando o espaço zk-ml.

Pense nisso - ciclos RLHF onde as preferências humanas moldam o comportamento do modelo, mas aqui está o truque: os snarks de conhecimento zero auditam todo o processo de alinhamento sem expor feedbacks sensíveis. Sem vazamentos de dados, apenas uma prova criptográfica de que o treinamento permaneceu fiel à intenção.

Esse é o tipo de infraestrutura de ML que preserva a privacidade e que realmente faz sentido para IA descentralizada.