Bukti zkML model lengkap memberikan jaminan yang kuat, tetapi dilengkapi dengan latensi dan biaya memori yang tinggi. Dalam banyak kasus, hanya lapisan atau subkomputasi tertentu yang memerlukan verifikasi — seperti yang kami uraikan dalam laporan resmi kami. Itulah ide di balik DSperse, kerangka kerja zkML berbasis irisan sumber terbuka kami. Alih-alih mengsirkuit seluruh model, DSperse memungkinkan Anda membuktikan subkomputasi bernilai tinggi — gerbang kebijakan, detektor anomali, kepala berpemilik — sementara sisanya berjalan dengan kecepatan asli. Dalam tolok ukur, pemotongan memberikan: • Pembuatan saksi 77% lebih cepat • Bukti 66% lebih cepat • ~40% lebih sedikit penggunaan memori Pikirkan saluran deteksi penipuan: Anda tidak perlu membuktikan seluruh model penilaian yang dilatih ulang setiap minggu. Yang penting adalah pemeriksaan anomali dan logika keputusan. DSperse membuat irisan itu dapat diverifikasi, tanpa memikul beban untuk membuktikan yang lainnya. Laporan resmi: Repo: Sedang: