Vezi cipul de transplant de creier uman al lui Douyin Musk! 1,5s!! Se poate observa importanța verificării dispozitivelor AI în viitor! Roboții chirurgicali sunt de încredere deoarece acuratețea nu este negociabilă, iar pe măsură ce roboții se îndreaptă spre o autonomie mai mare, verificarea trebuie îmbunătățită în paralel. În prezent, nucleul competiției roboților umanoizi nu mai reprezintă doar hardware-ul și capacitățile de acțiune, ci și "încrederea", mai ales în scenariile de edge computing, dacă decizia este credibilă determină direct limita superioară a securității pentru aplicațiile casnice și industriale. Inference Labs @inference_labs vizează acest punct sensibil cheie, având ca bază "edge trust + autonomie verificabilă", permițând roboților să finalizeze deciziile local, în timp ce fiecare judecată AI poate fi verificată matematic. Bazându-se pe Inference Network™, combină raționamentul distribuit cu demonstrații zero-knowledge, zkML, FHE și TEE pentru a genera amprente criptografice pentru deciziile AI, permițând o cale de execuție auditabilă fără a pierde modele și date sensibile. Fie că este vorba de implementarea roboților umanoizi la nivel de fabrică propus de Xiaomi sau de scenariul automatizării industriale cu densitate mare, responsabilitatea criptării și mecanismele de verificare cu latență redusă și fiabilitate ridicată sunt, în esență, necesare pentru a reduce riscurile sistemice. Inference Labs @inference_labs rezolvă problema fundamentală a "black boxing-ului" sistemelor autonome prin construirea unui strat de încredere prin demonstrația inferenței (PoI), avansând AI de la "a arăta inteligent" la "cu adevărat de încredere". #inference #KaitoYap @KaitoAI