Miten Inference Labs vähentää tekoälymallivirheiden kustannuksia? lentokentät, rahoitus, terveydenhuolto, DeFi; Näillä alueilla on vain yksi yhteinen piirre; Kun se menee pieleen, se on todella kallista! Tällaisessa tilanteessa tekoälyn kysymys ei enää ole siitä, voiko se toimia läpi vai ei, vaan siitä, voidaanko sitä tarkastaa. Sääntely, vastuu, vaatimustenmukaisuus, ei koskaan hyväksy sitä mallia, jonka ajatteli tuolloin. He tarvitsevat selkeän tarkastuslinkin: Kuka laski tämän ennustuksen? Mitä mallia käytetään? Missä olosuhteissa se tehdään? Onko sitä koskaan peukaloittu? ” Inference Labsin DSperse ja JSTprove on suunniteltu ratkaisemaan tämä ydinongelma. Hajautettujen todistusten ja tehokkaan zkML-päättelyn avulla jokainen ennuste ja toimenpide voidaan jäljittää ja varmistaa paljastamatta yksityistä dataa tai omia mallipainoja. Tämä tarkoittaa, että järjestelmä voi toimia sekä todellisessa ympäristössä että olla itsenäisesti auditoitu jälkikäteen; Yksityisyys ja immateriaalioikeuksien suojaus tinkimättä läpinäkyvyydestä ja vastuullisuudesta. Korkean riskin alueilla luottamus ei ole lisäarvo, vaan edellytys. Todennettavuus on muuttumassa tekoälyn passiksi oikeaan maailmaan! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs