L'IA est déjà profondément intégrée dans des domaines clés tels que la finance, les DApps et la robotique, mais la crédibilité des sorties en boîte noire et les contradictions de la vérification sont devenues le plus grand obstacle à une mise en œuvre à grande échelle. L'infrastructure de raisonnement décentralisée et fiable d'@inference_labs s'attaque précisément à ce point douloureux. 🔶 Son cœur est le protocole de preuve de raisonnement à connaissance nulle, qui réalise un raisonnement efficace hors chaîne + une vérification fiable sur chaîne. L'IA effectue des calculs rapides hors chaîne pour éviter les goulets d'étranglement de performance, et les preuves à connaissance nulle générées ancrent la crédibilité des résultats sur la blockchain, garantissant à la fois une auditabilité traçable des sorties et une stricte confidentialité des modèles. Contrairement aux solutions axées sur la fiabilité de l'entraînement, Inference Labs se concentre sur l'exécution et le raisonnement de l'IA, menant la pratique de la couche de confiance cryptographique dans ce domaine. Le produit phare, le cadre Sertn, permet aux développeurs de transformer des modèles d'IA en circuits de preuve à connaissance nulle, se connectant à un marché décentralisé pour fournir des services de raisonnement vérifiables, établissant ainsi des normes de mesure de confiance sans tiers. Cette solution s'adapte parfaitement aux scénarios à exigences élevées en matière de conformité, tels que la finance et les entreprises, réalisant un équilibre entre la confidentialité du processus de raisonnement et sa vérifiabilité. Elle pousse l'industrie à passer du raisonnement en boîte noire à un calcul auditable, établissant une base de confiance solide pour l'IA dans les applications Web3, DeFi et d'entreprise. ➡️ Récemment, Inference Labs a annoncé que le nombre de micro-ajustements des agents IA sur sa plateforme TruthTensor a dépassé 800 000. Cela montre que les utilisateurs utilisent réellement et ajustent ce système d'IA autonome, et qu'ils sont prêts à lui faire confiance. Plus humainement, les utilisateurs peuvent ajuster la stratégie à tout moment pendant le fonctionnement de l'agent IA, sans avoir à redémarrer le système ni à le redéployer ; et toutes les décisions ajustées seront vérifiées par des preuves à connaissance nulle, dont les résultats sont fiables, mais ne divulguent pas la confidentialité. Ce qu'Inference Labs est en train de construire, c'est la forme ultime du raisonnement IA fiable, permettant à chaque décision de l'IA d'être justifiée, tout en restant "discret", brisant complètement le dilemme de la boîte noire, et rendant l'application de l'IA dans des domaines clés plus sûre et plus conforme. @inference_labs #Inference #Yap