@Fabric Foundation Stavo rileggendo il whitepaper di Fabric al mio tavolo da cucina prima dell'alba, il ventilatore del laptop che ronzava, perché continuo a tornare a una domanda pratica: come posso verificare il comportamento di una macchina senza esporre tutto ciò che c'è dietro? È per questo che Fabric mi sembra tempestivo. Il suo whitepaper di dicembre 2025 inquadra la robotica come infrastruttura pubblica e sostiene l'uso di registri immutabili, supervisione aperta e responsabilità misurabile proprio mentre la sua roadmap del 2026 passa dall'identità del robot e dal regolamento delle mansioni all'esecuzione verificata delle mansioni e alla raccolta di dati reali più ampi. Non leggo ancora questo come un sistema risolto; anche Fabric afferma che il design del validatore e le misure "non giocabili" sono ancora questioni aperte. Ciò che mi tiene interessato è l'angolo della privacy più accentuato. Nella più ampia spinta per la zero-knowledge, sono interessato all'idea che potrei dimostrare conformità o prestazioni senza consegnare dati grezzi, un modello che i politici e i gruppi di standard stanno prendendo sul serio. Per me, quella separazione tra input sensibili e prova pubblica è la parte da osservare.

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