مع اندماج الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) بشكل أكبر في حياتنا، خاصة في العمليات البرمجية، بدأنا ندرك كيف يمكن لطبقة من الآليات التي تم تجاهلها سابقا أن تحدد بشكل موثوق ما إذا كان استدلال الذكاء الاصطناعي يعمل كما هو مقصود. ظهرت @inference_labs لحل هذه المشكلة. يتعامل مع الاستدلال كبنية تحتية، وليس خدمة صندوق أسود أو غامض. باستخدام تقنية إثبات المعرفة الصفرية (ZK)، يمكن إعادة تشغيل عملية الاستدلال، والتحقق منها، وتحليلها بعد التنفيذ، مما يضمن موثوقية المخرجات دون الكشف عن النموذج أو معلومات الإدخال. هذه الآلية لا تزيد فقط من مصداقية مخرجات الذكاء الاصطناعي، بل تجعل الاستدلال نفسه جزءا قابلا للتحقق من النظام، مما يلغي الحاجة لبناء آليات حماية إضافية لمنع النتائج غير الجديرة بالثقة. هذا التغيير في التفكير غير طريقة دخول الذكاء الاصطناعي إلى بيئة الإنتاج، مما جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتحكم ومصداقية على أساس ضمان الخصوصية. دون تسريب معلومات حساسة، يضمن @inference_labs أن تكون عملية الحوسبة آمنة وخاصة من خلال التحقق الشفروي والتقنيات عالية السرية، مما يفتح آفاقا لتطبيقات صناعية متنوعة. سواء كان ذلك في الدفاع أو الرعاية الصحية أو التمويل اللامركزي في الويب 3، فإنه يظهر إمكانات قوية، خاصة في المجال المؤسسي، حيث يتم تفضيل سيناریوهات تطبيقه تدريجيا. #inference #KaitoYap @KaitoAI