Setelah melihat @inference_labs di @KaitoAI, saya terjun ke dalam proyek tersebut! Setelah menggali lebih dalam AI yang dapat diverifikasi, saya menjadi semakin yakin bahwa risiko sistemik terbesar AI saat ini bukan pada kemampuan model, tetapi pada "eksekusi kotak hitam yang tidak dapat diverifikasi". Sebagian besar layanan AI saat ini mengharuskan Anda untuk membabi buta percaya bahwa server benar-benar menjalankan model yang diklaimnya, yang tidak dapat diterima dalam sistem proxy keuangan, medis, dan otonom. Untuk alasan ini, arah Inference Labs @inference_labs patut mendapat perhatian khusus: mereka tidak mengoptimalkan kecepatan pemprobor tertentu, tetapi menulis ulang seluruh arsitektur inferensi zkML. Membagi model menjadi irisan yang dapat diverifikasi secara paralel, membuat model besar benar-benar dapat dibuktikan, dan kemudian menstandarkan pembuatan bukti dengan JSTprove CLI, berarti bahwa zkML telah secara resmi memasuki infrastruktur tingkat sistem dari "mainan lab". Arsitektur ini memungkinkan penyedia model untuk melindungi kekayaan intelektual sambil tetap mengirimkan bukti kriptografi untuk membuktikan bahwa versi yang benar telah dieksekusi, yang merupakan landasan komposisi jaringan AI di masa depan. Saya tidak berpikir titik balik untuk zkML akan berasal dari lonjakan kinerja kriptografi, tetapi dari pemfaktoran ulang struktur model dan jalur eksekusi ini. AI yang dapat diverifikasi adalah pintu gerbang ke pasar inferensi terdesentralisasi generasi berikutnya, dan Inference Labs @inference_labs memecahkan lapisan kepercayaan terendah dan tersulit. #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs