Inference LabsはどのようにしてAIモデルのエラーコストを削減しているのでしょうか? 空港、金融、医療、DeFi; これらの地域に共通しているのは一つだけだ。 一度失敗すると非常に高額になります! このような状況下で、AIの問題はもはや実行できるかどうかではなく、監査が可能かどうかです。 規制、責任、コンプライアンス、当時はそう思われていたモデルを決して受け入れない。 彼らに必要なのは、明確な監査リンクです: この予測を算出したのは誰ですか? どのモデルが使われているのでしょうか? どのような条件下で行われるのでしょうか? 改ざんされたことはありますか? ” Inference LabsのDSperseとJSTproveは、この核心的な問題を解決するために設計されています。 分散証明と効率的なzkML推論により、すべての予測や行動をプライベートデータや独自のモデル重みを漏らすことなく追跡・検証が可能です。 これは、システムが実際の環境で動作しつつ、事後に独立して監査されることを意味します。 透明性と説明責任を犠牲にすることなく、プライバシーと知的財産保護を実現しています。 高リスク地域では、信頼は付加価値ではなく、前提条件です。 検証可能性は、AIの現実世界へのパスポートになりつつあります! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs