شيء عن بنية التحقق لـ OpenGradient لم يسجل بالكامل حتى جلست معها: $OPG #OPG @OpenGradient يتموضع حول الاستنتاج القابل للتحقق من الذكاء الاصطناعي — الفكرة أنك تستطيع إثبات أن النموذج تم تشغيله بشكل صحيح دون الحاجة للثقة بالمشغل. هذا الإطار يعتمد على ZKML، والذي هو حقيقي، لكنه أيضًا مكلف حسابيًا تقريبًا لأي نموذج يعمل على نطاق عملي اليوم. ما يعود إليه البروتوكول فعليًا هو مصادقة TEE — بيئات التنفيذ الموثوقة المدعومة من قبل أجهزة Intel و AMD. هذه ليست نفس الشيء. ZKML يعطيك إثباتًا رياضيًا؛ TEE يعطيك مصادقة من مصنع الأجهزة أن بيئة التنفيذ لم تتعرض للتلاعب. أحدهما لا يتطلب افتراض ثقة بخلاف الرياضيات، والآخر ينقل الثقة بهدوء من المشغل إلى سلسلة توريد السيليكون. لا أعتقد أن هذا يبطل المشروع — TEE هو تحسين مهم مقارنة بالاستنتاج غير المراقب — لكن هناك فجوة بين "الذكاء الاصطناعي الموثق تشفيرياً" و "التنفيذ المصدق على الأجهزة الموثوقة" التي تميل السرد إلى ضغطها. السؤال المثير هو ما إذا كان ZKML سيصبح قابلًا للحساب على نطاق واسع، أو ما إذا كانت TEE ستصبح بهدوء الخيار الافتراضي الدائم.