Come faccio a sapere che le GPU decentralizzate che ho noleggiato abbiano effettivamente eseguito il mio job di training?

Le reti di calcolo decentralizzate permettono a chiunque di affittare capacità GPU per addestrare modelli di IA e ricevere i pesi risultanti. L'utente ottiene un file, non una prova. Niente oggi verifica che quei pesi provengano dall'addestramento eseguito come specificato: un operatore potrebbe restituire un checkpoint pre-addestrato, eseguire meno passi di gradiente, o sostituire completamente il dataset. La verifica dell'inferenza, ovvero il controllo di un singolo passaggio in avanti, è già difficile per le prove ZK; la verifica dell'addestramento è più difficile di un ordine di grandezza perché la discesa del gradiente è un lungo processo sequenziale, l'aritmetica float16 introduce non-determinismo che impedisce la riproduzione bit per bit, e i dati di addestramento possono essere privati. Ogni grande rete di calcolo DePIN si affida alla reputazione e agli incentivi economici per scoraggiare le frodi, non a ricevute crittografiche.