¿Cómo puede Inference Labs reducir el costo de los errores en los modelos de IA? Aeropuertos, finanzas, salud, DeFi; estos campos tienen un único punto en común: ¡una vez que hay un error, el costo es extremadamente alto! En tales escenarios, el problema de la IA ya no es si puede funcionar o si es precisa, sino si puede ser auditada. La regulación, la responsabilidad y el cumplimiento nunca aceptan que el modelo pensó de esa manera en ese momento. Lo que necesitan es una cadena de auditoría clara: "¿Quién hizo esta predicción? ¿Qué modelo se utilizó? ¿En qué condiciones se ejecutó? ¿Ha sido alterado?" DSperse y JSTprove, lanzados por Inference Labs, están diseñados para resolver este problema central. A través de pruebas distribuidas y razonamiento zkML eficiente, cada predicción y acción puede ser rastreada y verificada, sin necesidad de exponer datos privados o pesos de modelos propietarios. Esto significa que el sistema puede operar en un entorno real y también ser auditado de forma independiente posteriormente; satisface tanto la privacidad como la protección de IP, sin sacrificar la transparencia y la responsabilidad. En campos de alto riesgo, la confianza no es un valor añadido, sino una condición previa. La verificabilidad se está convirtiendo en el pasaporte de la IA para entrar en el mundo real! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs