@KaitoAIで@inference_labsを見て、すぐにプロジェクトに飛び込みました! 検証可能なAIをさらに深く研究するうちに、今日のAIの最大のシステム的リスクはモデルの能力ではなく、「検証不能なブラックボックスの実行」にあるとますます確信しました。 今日のほとんどのAIサービスは、サーバーが実際に主張するモデルを実行していると盲目的に信じることを求めており、これは金融、医療、自律的なプロキシシステムにおいて到底受け入れられません。 このため、推論@inference_labsラボの方向性は特に注目に値します。彼らは特定の証明器の速度を最適化するのではなく、zkML推論アーキテクチャ全体を書き換えているのです。 モデルを並列検証可能なスライスに分割し、大規模モデルを真に証明可能にし、さらにJSTprove CLIで証明生成を標準化することで、zkMLは「実験台のおもちゃ」から正式にシステムレベルのインフラに参入したことになります。 このアーキテクチャにより、モデル提供者は知的財産を保護しつつ、正しいバージョンが実行されたことを証明するための暗号的証拠を提出でき、これが将来のAIネットワークコンポージビリティの基盤となっています。 zkMLの転換点は暗号性能の急上昇ではなく、モデル構造と実行経路のリファクタリングから来ると私は考えています。 検証可能なAIは次世代の分散型推論市場へのゲートウェイであり、Inference Labs @inference_labsは最も低く難しい信頼層を解いています。 #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs