Mit der schrittweisen Integration von Künstlicher Intelligenz (AI) in unser Leben, insbesondere in Softwareprozesse, beginnen wir zu erkennen, wie eine zuvor ignorierte Mechanismus zuverlässig beurteilen kann, ob die AI-Inferenz wie erwartet ausgeführt wird. Das Auftreten von @inference_labs zielt genau darauf ab, dieses Problem zu lösen. Es betrachtet Inferenz als Infrastruktur und nicht als einen undurchsichtigen, schwarzen Kasten. Durch die Verwendung von Zero-Knowledge-Beweis (ZK) Technologien kann der Inferenzprozess nach der Ausführung wiederholt, verifiziert und nachvollzogen werden, um die Zuverlässigkeit der Ausgaben zu gewährleisten, ohne das Modell oder Eingabedaten preiszugeben. Ein solches Mechanismus erhöht nicht nur die Glaubwürdigkeit der AI-Ausgaben, sondern macht die Inferenz selbst zu einem verifizierbaren Teil des Systems, ohne dass zusätzliche Schutzmechanismen erforderlich sind, um unzuverlässige Ergebnisse zu verhindern. Dieser Paradigmenwechsel verändert die Art und Weise, wie AI in Produktionsumgebungen eingeführt wird, und macht Künstliche Intelligenz unter Wahrung der Privatsphäre kontrollierbarer und vertrauenswürdiger. Ohne sensible Informationen preiszugeben, gewährleistet @inference_labs durch kryptographische Verifizierung und hochdichte Technologien, dass der Berechnungsprozess sowohl sicher als auch privat ist, was Möglichkeiten für verschiedene Branchenanwendungen eröffnet. Ob im Verteidigungsbereich, im Gesundheitswesen oder im Bereich der dezentralen Finanzen in Web3, es zeigt ein enormes Potenzial, insbesondere im institutionellen Bereich, wo die Anwendungsfälle zunehmend als vielversprechend angesehen werden. #inference #KaitoYap @KaitoAI