L'IA de pointe est très puissante, mais sans preuve vérifiable, elle reste essentiellement une boîte noire, et personne ne peut vraiment expliquer comment elle parvient à ses conclusions. Dans des scénarios clés tels que la robotique, la finance, la conduite autonome et l'intelligence sur la chaîne, il y a de fortes chances que cela ne suffise pas. Ce dont nous avons vraiment besoin, ce sont des systèmes qui peuvent être prouvés mathématiquement de manière rigoureuse et vérifiés à tout moment par des tiers. Inference Labs, avec DSperse et JSTprove, a fait passer le zkML (apprentissage automatique à connaissance nulle) de la phase expérimentale à un niveau de production utilisable : • Plus rapide, capable de répondre aux besoins des applications en temps réel. • Hautement modulaire, les développeurs peuvent construire de manière flexible comme s'ils empilaient des blocs. • Conçu dès le départ en tenant compte du déploiement pratique et de la sécurité. D'abord une preuve cryptographique, ensuite on peut parler de sécurité d'identité, et enfin, on obtient de véritables systèmes autonomes fiables. Seule une IA vérifiable de ce type peut devenir la base des infrastructures futures, que ce soit pour le contrôle des risques en DeFi, la prise de décision en conduite autonome, ou l'exécution d'agents décentralisés, tout cela dépend de cette confiance solide. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs