La réponse a pris 2,3 secondes de plus que d'habitude.
Pas un énorme retard. Mais suffisamment pour que je vérifie les journaux deux fois car le modèle lui-même avait presque terminé instantanément. Le temps supplémentaire provenait de la vérification. Mira attendait un consensus avant de laisser la réponse sortir.
C'était le premier moment où la tension entre la confidentialité et la vérification semblait réelle.
La sortie brute du modèle est apparue en environ 410 ms, ce que j'attends normalement d'un seul passage d'inférence. Mais la réponse finale validée est arrivée plus proche de 2,7 secondes. Au début, cela ressemblait à un surcoût inutile. Près de 6× plus lent juste pour confirmer quelque chose qui existait déjà.
Puis j'ai remarqué ce qui ne se passait pas.
Normalement, lorsque l'on exécute des modèles locaux avec des validateurs externes, on finit par exposer des fragments de requêtes ou des sorties intermédiaires à la couche de validation. Les journaux deviennent désordonnés. Les traces de débogage fuient le contexte. Cela devient un compromis de confidentialité silencieux que tout le monde prétend acceptable.
Mira n'a pas fait ça.
La preuve de validation est arrivée sous la forme d'un petit artefact cryptographique. 1,6 Ko, détaché du contenu de la demande originale. Les validateurs ont confirmé la cohérence sans voir la demande réelle. Ce détail a mis une minute à s'imprégner.
Cela a changé ma façon d'interpréter le retard.
Au lieu que la vérification inspecte les données, le système vérifie l'accord sur les données. Différence subtile. Opérationnellement énorme.
Toujours pas parfait.
Le débit a chuté d'environ 14 % lors de tests plus lourds lorsque les cycles de vérification s'accumulaient. Pas catastrophique, mais perceptible si vous êtes habitué à la vitesse du modèle brut. La confiance préservant la confidentialité coûte apparemment quelques secondes supplémentaires et un peu de discipline informatique.
Je ne suis toujours pas sûr de l'endroit où se situe l'équilibre optimal. Des réponses plus rapides semblent bonnes. Des réponses vérifiées semblent plus sûres.
En ce moment, Mira semble parier que les gens finiront par remarquer la différence.
@Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
