Децентрализованное хранение используется для хранения весов AI-моделей, и его стоимость действительно значительно ниже традиционных облачных сервисов. Эта идея очень важна для будущего инфраструктуры AI. Однако мой подход заключается в том, чтобы никогда не пропускать этап локальной проверки хеша.

Причина очень практичная. Хотя кодирование с исправлением ошибок может защитить данные при передаче по сети и при реорганизации узлов, как конечный пользователь, слепая вера в 100% восстановление данных не является рациональной. Особенно в условиях противодействия атакам, даже изменение одного бита в файле модели может привести к искажениям результата.

Мой процесс таков: после загрузки модели из распределенного хранилища сначала вычисляю хеш локально, сравниваю его с исходным отпечатком при загрузке. Только если оба совпадают полностью, я могу загрузить модель в видеопамять. Дешевое хранение должно компенсироваться более строгой проверкой клиента. Это не излишняя осторожность, а необходимый технический барьер.