Il volume di Limitless è passato da 750 milioni di dollari a 760 milioni di dollari non si tratta di una crescita da "bel grafico", ma di persone che utilizzano effettivamente il prodotto ogni giorno @trylimitless quando una piattaforma si muove così velocemente, il resto del mercato di solito recupera in ritardo tienilo d'occhio, questo è come appaiono i veri vincitori in anticipo

L'AI di Frontier sembra spaventosa solo perché la maggior parte di essa funziona ancora come una scatola nera con un bel logo sopra. Ciò che @inference_labs sta facendo con DSperse + JSTprove sta fondamentalmente dicendo: “ok, prova.” Sono tornato al documento di DSperse dove lo descrivono come verifica crittografica strategica di subcomputazioni ad alto valore invece di cosplay di SNARK a modello completo. Fette del modello diventano unità provabili in modo indipendente, quindi puoi bloccare porte di sicurezza, rilevatori di anomalie o teste private senza trascinare l'intera rete nell'inferno di ZK. Dall'altra parte, JSTprove più il repository open-source nella loro organizzazione GitHub ti offre una pipeline end-to-end sul backend di Expander di Polyhedra: inserisci un modello ONNX, la CLI sputa fuori prove e artefatti auditabili, senza necessità di un background profondo in crittografia. ❯ DSperse decide cosa vale la pena provare ❯ JSTprove gestisce come viene provato e esposto La maggior parte degli stack di “AI frontier” ti chiede ancora di fidarti dei benchmark, non del comportamento. Questa combinazione capovolge la situazione: scegli i modi di fallimento su cui non vuoi scommettere, e colleghi le prove esattamente lì. Se stai costruendo sistemi seri in robotica, finanza o nel mondo degli agenti, il prossimo passo onesto è semplice: mappa il tuo modello di minaccia, poi chiediti quali parti passeresti effettivamente attraverso DSperse + JSTprove. Se la risposta è “nessuna,” non stai davvero cercando fiducia ancora. #zkML

Le allucinazioni sono ciò che rompe l'AI non perché siano errori, ma perché erodono la fiducia. Questo è esattamente il divario che @miranetwork sta colmando con Mira Verify. Ecco come funziona: ❯ Inviate qualsiasi output dell'AI. ❯ Mira lo scompone in affermazioni discrete e verificabili. ❯ Una rete decentralizzata di modelli verifica quelle affermazioni per la verità. ❯ Il sistema raggiunge un consenso e genera una prova crittografica di verifica. Il risultato non è solo una risposta, è una catena di ragionamento auditabile che puoi dimostrare essere corretta. Tutto questo funziona con il token $MIRA, che protegge la rete. I validatori mettono in stake per partecipare, guadagnano per accuratezza e vengono penalizzati per manipolazione, trasformando l'onestà nel comportamento più redditizio del sistema. Questa è la transizione dall'AI a scatola nera all'intelligenza verificabile. Un futuro in cui ogni output del modello, ogni decisione dell'agente, ogni azione basata sui dati porta con sé la propria ricevuta. L'AI non deve solo essere potente, deve essere provabilmente corretta. $MIRA è l'infrastruttura che rende tutto ciò possibile.