النموذج يكبر، والقدرة تزداد قوة، لكن هناك مشكلة تتضخم في نفس الوقت! التحقق لا يواكب سرعة وتعقيد الاستدلال. ومع تزايد غموض عملية الاستنتاج، يصبح مصدر النموذج ضبابيا، ولا يمكن استعادة مسار التنفيذ، وتنهار الثقة بشكل طبيعي. ليس لأن النظام خاطئ، بل لا أحد يستطيع إثبات أنه ليس خطأ. هذه هي جوهر "فجوة التحقق". ليس الأمر أن الذكاء الاصطناعي غير متقدم بما فيه الكفاية، بل أن هناك نقصا في طريقة لتأكيد النموذج الذي يأتي منه كل مخرج، وتحت أي ظروف، ويؤدي وفقا للقواعد المتوقعة. رؤية مختبرات الاستدلال بسيطة. يجب أن يحمل كل مخرج الذكاء الاصطناعي بصمته المشفرة الخاصة. ليست تفسيرا لاحقا، ولا معتمدة من الشركة المصنعة، بل شهادة يمكن لأي شخص التحقق منها وتتبعها بشكل مستقل لفترة طويلة. يجب أن تكون الهوية والأصل وسلامة التنفيذ كلها مؤمنة بمجرد توليد النتائج. هذا هو أساس الاستقلالية القابلة للتدقيق، فعندما يمكن التحقق من النظام، يمكن الوثوق به؛ عندما يكون الثقة قابلة للإثبات، يمكن للأنظمة الذاتية أن تتحرك فعلا نحو الحجم. هذا هو المستقبل الذي يبنونه! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs