¿Cómo reduce Inference Labs el coste de los errores de los modelos de IA? aeropuertos, finanzas, sanidad, DeFi; Estas zonas solo tienen una cosa en común; ¡Cuando sale mal, es muy caro! En tal escenario, la cuestión de la IA ya no es si puede pasar o no, sino si puede ser auditada. Regulación, responsabilidad, cumplimiento, nunca aceptar el modelo pensado en ese momento. Lo que necesitan es un enlace claro para la auditoría: ¿Quién calculó esta predicción? ¿Qué modelo se utiliza? ¿Bajo qué condiciones se realiza? ¿Alguna vez se ha manipulado? ” DSperse y JSTprove de Inference Labs están diseñados para resolver este problema central. Mediante pruebas distribuidas y una inferencia eficiente de zkML, cada predicción y acción puede ser rastreada y verificada sin exponer datos privados ni pesos de modelos propietarios. Esto significa que el sistema puede tanto operar en un entorno real como ser auditado de forma independiente a posteriori; Privacidad y protección de la propiedad intelectual sin sacrificar la transparencia y la rendición de cuentas. En zonas de alto riesgo, la confianza no es un valor añadido, sino un requisito previo. ¡La verificabilidad se está convirtiendo en el pasaporte de la IA al mundo real! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs