J'ai vu la puce de transplantation cérébrale de Musk sur Douyin ! 1,5s !! On peut voir l'importance de la vérification des dispositifs AI dans le futur ! La raison pour laquelle les robots chirurgicaux sont fiables, c'est que la précision ne peut pas être compromise, et lorsque les robots atteignent une plus grande autonomie, la vérification doit être mise à niveau en même temps. Aujourd'hui, le cœur de la compétition des robots humanoïdes n'est plus seulement le matériel et la capacité d'action, mais la "confiance", surtout dans les scénarios de calcul en périphérie, où la fiabilité des décisions détermine directement le plafond de sécurité des applications domestiques et industrielles. Inference Labs @inference_labs vise précisément ce point critique, avec "confiance en périphérie + autonomie vérifiable" comme cœur, permettant aux robots de prendre des décisions localement tout en vérifiant chaque jugement AI par des moyens mathématiques. S'appuyant sur Inference Network™, il combine l'inférence distribuée avec des preuves à connaissance nulle, zkML, FHE et TEE, pour générer des empreintes cryptographiques pour les décisions AI, réalisant un chemin d'exécution qui est auditable mais ne divulgue pas le modèle et les données sensibles. Que ce soit pour le déploiement de robots humanoïdes de niveau usine proposé par Xiaomi, ou pour des scénarios d'automatisation industrielle à haute densité, l'essentiel nécessite une responsabilité cryptographique et un mécanisme de vérification à faible latence et haute fiabilité pour réduire les risques systémiques. Inference Labs @inference_labs construit une couche de confiance grâce à la preuve d'inférence (PoI), résolvant le problème fondamental de la "boîte noire" des systèmes autonomes, faisant passer l'AI de "semble très intelligent" à "vraiment digne de confiance". #inference #KaitoYap @KaitoAI