Hvordan reduserer Inference Labs kostnadene ved AI-modellfeil? flyplasser, finans, helsevesen, DeFi; Disse områdene har bare én ting til felles; Når det går galt, blir det veldig kostbart! I et slikt scenario er spørsmålet om AI ikke lenger om den kan kjøre gjennom eller ikke, men om den kan revideres. Regulering, ansvar, etterlevelse, aldri akseptert modellen som trodde det på den tiden. Det de trenger, er en tydelig revisjonslenke: Hvem kalkulerte denne spådommen? Hvilken modell brukes? Under hvilke forhold utføres det? Har det noen gang blitt tuklet med? ” Inference Labs' DSperse og JSTprove er designet for å løse dette kjerneproblemet. Gjennom distribuerte bevis og effektiv zkML-inferens kan hver prediksjon og handling spores og verifiseres uten å eksponere private data eller proprietære modellvekter. Dette betyr at systemet både kan operere i et reelt miljø og bli uavhengig revidert i etterkant; Personvern og IP-beskyttelse uten å ofre åpenhet og ansvarlighet. I høyrisikoområder er tillit ikke en merverdi, men en forutsetning. Verifiserbarhet, blir AIs pass til den virkelige verden! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs