Las pruebas zkML de modelo completo brindan garantías sólidas, pero vienen con altos costos de latencia y memoria. En muchos casos, solo capas o subcálculos específicos requieren verificación, como describimos en nuestro documento técnico. Esa es la idea detrás de DSperse, nuestro marco zkML de código abierto basado en segmentos. En lugar de circuitar un modelo completo, DSperse le permite probar subcálculos de alto valor (puertas de políticas, detectores de anomalías, cabezales propietarios) mientras que el resto se ejecuta a velocidad nativa. En los puntos de referencia, la segmentación ofrece: • Generación de testigos un 77% más rápida • Pruebas un 66% más rápidas • ~40% menos de uso de memoria Piense en un canal de detección de fraude: no necesita probar todo el modelo de puntuación que se vuelve a entrenar cada semana. Lo que importa es la verificación de anomalías y la lógica de decisión. DSperse hace que esas rebanadas sean verificables, sin tener la carga de probar todo lo demás. Documento técnico: Repo: Medio: