Bagaimana Inference Labs mengurangi biaya kesalahan model AI? bandara, keuangan, perawatan kesehatan, DeFi; Daerah-daerah ini hanya memiliki satu kesamaan; Begitu salah, itu sangat mahal! Dalam skenario seperti itu, pertanyaan tentang AI bukan lagi apakah dapat berjalan atau tidak, tetapi apakah dapat diaudit. Regulasi, tanggung jawab, kepatuhan, tidak pernah menerima model yang dipikirkan demikian pada saat itu. Yang mereka butuhkan adalah tautan audit yang jelas: Siapa yang menghitung prediksi ini? Model apa yang digunakan? Dalam kondisi apa itu dilakukan? Apakah pernah dirusak? ” DSperse dan JSTprove dari Inference Labs dirancang untuk memecahkan masalah inti ini. Melalui bukti terdistribusi dan inferensi zkML yang efisien, setiap prediksi dan tindakan dapat dilacak dan diverifikasi tanpa mengekspos data pribadi atau bobot model berpemilik. Ini berarti bahwa sistem dapat beroperasi di lingkungan nyata dan diaudit secara independen setelah fakta; Privasi dan perlindungan IP tanpa mengorbankan transparansi dan akuntabilitas. Di area berisiko tinggi, kepercayaan bukanlah nilai tambah, tetapi prasyarat. Verifiabilitas, menjadi paspor AI ke dunia nyata! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs