Ahora, cuando se trata de proyectos de IA, mucha gente puede estar un poco cansada de escuchar, principalmente porque hay cada vez más proyectos de este tipo y la novedad hace tiempo que desapareció. Sin embargo, el @inference_labs del que vamos a hablar hoy resuelve un problema que quizá nadie conozca, pero si realmente lo encuentras, sufrirás, y merece la pena hablar de ello Para decirlo claramente, gastas dinero en suscribirte a un servicio de IA de alta gama, pensando que estás usando el modelo de gama alta anunciado por el comerciante, pero en realidad, el comerciante puede transferir tu solicitud en secreto a un modelo más barato. Al fin y al cabo, no puedes ver el interior del modelo y los resultados de salida son similares, así que es muy difícil saber que te han transferido. En este caso, el punto profesional se llama riesgo de reemplazo de modelos; para decirlo claramente, es gastar dinero en comprar servicios de alta gama, y su uso real es una alternativa barata La solución de Inference Labs tiene una idea muy especial, basándose en pruebas de conocimiento cero para generar evidencia criptográfica públicamente verificable, que no solo puede confirmar que el peso del modelo no ha cambiado, sino también demostrar que se utiliza un modelo especificado, evitando errores desde la raíz 👉 Las ventajas principales son intuitivas 1⃣ Cualquiera puede verificarlo. Ya sea usted mismo, las autoridades regulatorias o un tercero como el auditor, puede comprobar esta evidencia de forma independiente, sin confiar en Inference Labs ni en los comerciantes que ofrecen servicios de IA, y sin depender de garantías de "carácter" durante todo el proceso. 2⃣ No se filtra ninguna privacidad. Los datos centrales (pesos) del modelo y la información que introduces no necesitan ser divulgados, y la seguridad es completa. Por poner un ejemplo sencillo, igual que normalmente ciframos páginas web con HTTPS, no necesitas conocer los detalles del cifrado detrás de ella, solo asegúrate de que la conexión sea segura, y aquí lo mismo ocurre Su visión central es clara: permitir que los usuarios utilicen IA de alta gama con confianza, que los desarrolladores se atreven a abrir modelos (garantizar la propiedad intelectual), promover la transparencia y credibilidad del ecosistema de IA, y reducir la dependencia de gigantes En escenarios como la gestión de activos on-chain y los agentes automatizados, la gente está más preocupada por manipular el razonamiento y la transferencia de modelos que por la inteligencia de modelos. Anteriormente, soluciones similares de verificación de inferencia eran demasiado lentas y costosas de implementar, pero Inference Labs colaboró con Cysic para introducir la aceleración hardware ZK e instalar un "acelerador" para el sistema de verificación, lo que permitió implementar la antifalsificación teórica Tras el lanzamiento de la red principal, su enfoque se centró en un mejor uso, más barato y más grande, lo cual era perfecto para los nodos donde el Agente podría explotar. Este estilo de no exagerar y hacer el bottom de forma sólida es especialmente fiable #InferenceLabs