Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nella nostra vita, in particolare nei processi software, iniziamo a renderci conto di come un livello di meccanismo precedentemente trascurato possa giudicare in modo affidabile se l'inferenza AI viene eseguita come previsto. L'emergere di @inference_labs è proprio per affrontare questo problema. Considera l'inferenza come un'infrastruttura, piuttosto che come un servizio opaco e inaccessibile. Utilizzando la tecnologia delle prove a conoscenza zero (ZK), il processo di inferenza può essere riprodotto, verificato e inferito dopo l'esecuzione, garantendo l'affidabilità dell'output senza rivelare il modello o le informazioni di input. Questo meccanismo non solo aumenta la credibilità dell'output dell'AI, ma rende l'inferenza stessa una parte verificabile del sistema, senza la necessità di costruire meccanismi di protezione aggiuntivi per prevenire risultati inaffidabili. Questa trasformazione del pensiero cambia il modo in cui l'AI entra negli ambienti di produzione, rendendo l'intelligenza artificiale più controllabile e affidabile, garantendo al contempo la privacy. Senza rivelare informazioni sensibili, @inference_labs garantisce, attraverso la verifica crittografica e tecnologie ad alta densità, che il processo di calcolo sia sia sicuro che privato, aprendo possibilità per applicazioni in vari settori. Che si tratti di difesa, sanità o del settore della finanza decentralizzata in Web3, mostra un grande potenziale, in particolare nel settore istituzionale, dove i suoi scenari applicativi stanno guadagnando sempre più attenzione. #inference #KaitoYap @KaitoAI