Ora mi sento un po' disorientato 😂, facciamo qualche aggiustamento, qualcuno ha qualche film o serie TV da consigliare? In questi giorni ho visto "Miraggio", ed è stato realizzato dalla stessa squadra che ha girato "Mao Pian", la qualità è davvero buona 👍, la trama con i suoi vari colpi di scena è davvero interessante 😜 Ora il machine learning e l'intelligenza artificiale sono già penetrati in tutti i settori, ma ciò che realmente consente a queste tecnologie di radicarsi e di essere ampiamente fidate è la capacità di verifica e la tracciabilità sottostante, che è esattamente il vantaggio più evidente di @inference_labs. ✨ A differenza di molti progetti che si concentrano solo sull'iterazione dei modelli, facendo sì che l'AI diventi sempre più intelligente, Inference Labs pone l'accento sulla produzione di output più affidabili e verificabili. In particolare, la combinazione di DSperse e Subnet-2 che hanno recentemente menzionato è davvero sorprendente; non si tratta solo di una semplice innovazione tecnologica, ma sembra gettare le basi per l'applicazione su larga scala dell'AI nel futuro. L'aspetto più cruciale delle applicazioni AI è ancora la fiducia. Soprattutto nei settori ad alto rischio come la finanza, la sanità e la guida autonoma, anche il minimo errore nei modelli AI può portare a conseguenze irreparabili. La soluzione zkML di Inference Labs affronta proprio questo problema alla radice, proteggendo la privacy dei dati e garantendo la verificabilità dei risultati, rendendo l'AI più affidabile. Il loro approccio di suddividere i modelli, verificare ogni parte e poi integrare il tutto è molto rappresentativo. Verificando la correttezza di ogni singola parte e poi assemblando il risultato finale, non solo l'efficienza aumenta, ma anche la probabilità di errore diminuisce notevolmente. Questo mi ha fatto capire che l'AI non deve essere solo "intelligente", ma anche sicura e trasparente. Con l'uso crescente dell'AI nella vita reale, questa capacità di verifica non è più un'opzione accessoria, ma una funzione fondamentale che deve essere presente. 👍 L'obiettivo di Inference Labs non è solo migliorare la precisione della tecnologia AI stessa, ma è soprattutto aiutare l'intero settore a stabilire un meccanismo di fiducia. L'infrastruttura AI verificabile che stanno costruendo può spingere il settore verso la standardizzazione e la trasparenza, permettendoci di vedere logiche e risultati chiari e affidabili dietro dati e modelli complessi. Inoltre, non si limitano al presente. Ora che i RWA e i fondi istituzionali stanno affluendo, la profonda integrazione di DeFi, AI e blockchain è sempre più vicina, e la verificabilità e scalabilità dell'AI saranno il fulcro dello sviluppo futuro. zkML, come nuova generazione di framework tecnologico, è la chiave per sostenere tutto questo. Vale la pena notare che il progetto ha già completato oltre 6,3 milioni di dollari di finanziamenti entro il 2025, il testnet ha anche implementato il Proof of Inference, e il mainnet è in fase di pianificazione per il lancio, il che significa che il ragionamento AI verificabile sta diventando una pietra miliare importante per le applicazioni decentralizzate. ✊ Ciò che Inference Labs sta facendo è spingere l'AI Web3 da sistemi intelligenti non verificabili a infrastrutture intelligenti dimostrabili, tracciabili e affidabili; questo cambiamento ha un significato profondo per lo sviluppo a lungo termine del settore.