Ich habe das Gehirn-Transplantations-Chip von Elon Musk auf Douyin gesehen! 1,5s!! Es ist offensichtlich, wie wichtig die Validierung von AI-Geräten in der Zukunft sein wird! Der Grund, warum Operationsroboter zuverlässig sind, liegt darin, dass die Präzision nicht kompromittiert werden kann. Wenn Roboter jedoch zu höherer Autonomie übergehen, muss die Validierung synchron aktualisiert werden. Heute besteht der Kern des Wettbewerbs um humanoide Roboter nicht nur aus Hardware und Bewegungsfähigkeiten, sondern aus "Vertrauen", insbesondere in Szenarien mit Edge-Computing, wo die Vertrauenswürdigkeit von Entscheidungen direkt die Sicherheitsgrenze für Haushalts- und Industrieanwendungen bestimmt. Inference Labs @inference_labs zielt genau auf diesen kritischen Schmerzpunkt ab, indem es "Edge-Vertrauen + verifizierbare Autonomie" in den Mittelpunkt stellt, sodass Roboter lokale Entscheidungen treffen können und jede AI-Entscheidung mathematisch verifiziert werden kann. Gestützt auf Inference Network™ kombiniert es verteilte Inferenz mit Zero-Knowledge-Proofs, zkML, FHE und TEE, um für AI-Entscheidungen kryptografische Fingerabdrücke zu erzeugen und die Ausführungswege von Modellen und sensiblen Daten auditierbar, aber nicht offen zu legen. Ob es sich um die von Xiaomi vorgeschlagene Bereitstellung humanoider Roboter auf Werksebene oder um hochdichte industrielle Automatisierungsszenarien handelt, im Kern ist es notwendig, kryptografische Verantwortlichkeit und eine Validierungsmechanismus mit niedriger Latenz und hoher Zuverlässigkeit zu haben, um systemische Risiken zu minimieren. Inference Labs @inference_labs baut durch Inferenzbeweise (PoI) eine vertrauenswürdige Schicht auf und löst das grundlegende Problem der "Black Box"-Natur autonomer Systeme, indem es AI von "sieht sehr intelligent aus" zu "wirklich vertrauenswürdig" voranbringt. #inference #KaitoYap @KaitoAI