En los últimos dos días, he visto algunos chistes en vídeo sobre pufs que dan instrucciones para vestir, lo cual es 🤣 demasiado escandaloso y divertido Cómo usar la IA de forma fiable se ha convertido en un problema central para la industria y el público, y @inference_labs rompe la inercia ciega del desarrollo de la industria para atender al público, establece la seguridad como la premisa básica de la implementación de la IA y señala directamente los puntos de dolor del sector: el desarrollo de IA no solo debe buscar la rapidez, sino también mantener la seguridad y la fiabilidad La verificabilidad de la inteligencia artificial ha sido durante mucho tiempo subestimada por la industria, pero es precisamente la clave para su entrada en escenarios reales. Durante mucho tiempo hemos dependido mucho de los resultados de la IA, pero a menudo confiamos pasivamente en estos resultados sin pruebas concluyentes y no podemos confirmar si el modelo funciona como se espera, lo cual es el riesgo principal de la implementación de IA en todos los escenarios, y la aparición de Inference Labs ofrece una solución a este riesgo ✅ Para hacer que la IA sea verdaderamente verificable, Inference Labs ha creado un mecanismo original de verificación por segmentos que profundiza en el modelo grande de IA, desmontando cada detalle y verificando cada rastro de lógica, además de proporcionar una verificación real de seguridad para la salida del modelo. En esencia: la IA verificable es la que merece la pena usar; La verificación de seguridad es la única forma de implementar la IA en escenarios reales Apoyándose en tecnología de razonamiento criptográficamente demostrable, Inference Labs permite "confiar" en IA y lograr tres capacidades clave 1⃣ Verifica directamente el proceso de ejecución de la IA y los resultados de la IA, diciendo adiós a la confianza en la "caja negra" 2⃣ Asegurarse de que cada decisión tomada por la IA se ejecute estrictamente de acuerdo con la lógica preestablecida del modelo, eliminando desviaciones lógicas y pérdidas de control 3⃣ Puede realizar la verificación de corrección en un entorno seguro y regulado, garantizando la privacidad de modelos y datos, teniendo en cuenta las necesidades duales de seguridad y privacidad Este es exactamente el prototipo de inteligencia artificial sin confianza que Inference Labs está construyendo, no basándose en la confianza ciega en el modelo, sino utilizando medios técnicos para hacer que todo el proceso de operación, toma de decisiones y resultados de IA sea verificable, verificable y controlable, resolviendo el problema de la IA "poco fiable" desde abajo y construyendo la barrera técnica central para que la inteligencia artificial sea verdaderamente segura y a gran escala en escenarios reales @inference_labs #Inference #Yap