@KaitoAI'de @inference_labs gördükten sonra projeye daldım! Doğrulanabilir yapay zekaya daha derinlemesine daldıkça, bugün yapay zekanın en büyük sistemik riskinin model yeteneklerinde değil, "doğrulanamayan kara kutu uygulamasında" olduğuna giderek daha çok emin oldum. Günümüzde çoğu yapay zeka hizmeti, sunucunun gerçekten iddia ettiği modeli çalıştırdığına körü körüne inanmanızı gerektirir ki bu da finansal, tıbbi ve otonom proxy sistemlerinde kabul edilemezdir. Bu nedenle, Inference Labs'ın yönü özellikle dikkat @inference_labs: belirli bir ispatlayıcının hızını optimize etmiyorlar, tüm zkML çıkarım mimarisini yeniden yazıyorlar. Modeli paralel olarak doğrulanabilecek dilimlere bölerek, büyük modelleri gerçekten kanıtlanabilir hale getirmek ve ardından JSTprove CLI ile kanıt üretimini standartlaştırmak, zkML'nin resmen sistem düzeyindeki altyapıya "laboratuvar oyuncağından" girdiği anlamına gelir. Bu mimari, model sağlayıcıların fikri mülkiyeti korumasını sağlarken doğru sürümün yürütüldüğünü kanıtlamak için kriptografik kanıtlar sunmasına olanak tanır; bu da gelecekteki yapay zeka ağı bileşiminin temel taşıdır. ZkML için dönüm noktasının kriptografik performans artışlarından değil, model yapısının ve yürütme yolunun yeniden yapılandırılmasından geleceğini düşünüyorum. Doğrulanabilir yapay zeka, merkezi olmayan çıkarım pazarlarının yeni nesline açılan kapıdır ve Inference Labs @inference_labs en düşük ve en zor güven katmanını çözüyor. #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs