De toekomst van AI is verifieerbaar. En aangedreven door @cysic_xyz? TL;DR over Cysic's visie voor het schalen van ZK-geverifieerde inferentie - Cysic pakt de belangrijkste rekenkundige bottleneck van verifieerbare AI aan door real-time, ZK-aangedreven inferentie voor neurale netwerken te leveren via een massaal parallel, GPU-versneld platform. Het rapporteert een ~10x prestatieverbetering ten opzichte van de state-of-the-art benchmarks op modellen zoals CNN-4M. - Het belangrijkste technische voordeel is tweeledig: een GPU-geparalleliseerde sumcheck-protocol dat cryptografische berekeningen atomiseert over duizenden CUDA-threads om de hardware volledig te verzadigen, en aangepaste CUDA-kernels voor prime-field rekenkunde die de ALU-doorvoer maximaliseren door snelle on-chip geheugen (registers, gedeeld geheugen) te prioriteren boven traag globaal geheugen. - Het platform abstraheert cryptografische complexiteit via naadloze integratie met belangrijke ML-frameworks (bijv. PyTorch, TensorFlow). Ontwikkelaars kunnen bestaande modellen in een "VerifiableModule" wikkelen om bewijzen te genereren naast modeluitvoer zonder code te herschrijven of diepgaande crypto-expertise. - De directe roadmap omvat het uitbreiden van de ondersteuning voor complexere architecturen, waaronder grootschalige LLM's zoals Llama en DeepSeek, het uitrollen van live applicatiedemo's, en een volledige open-source release om een gemeenschapsgestuurde ecosysteem rond de technologie te bevorderen. - Dit initiatief dient als een kernpilaar van Cysic’s bredere "ComputeFi" visie, die erop gericht is een gedecentraliseerde rekenlaag te creëren waar AI opereert als een trust-minimized, verifieerbare dienst, waardoor een nieuwe klasse van on-chain agents en veilige AI-apps mogelijk wordt. Aanbevolen om DYOR (en yap) anons.