Zaawansowane AI jest potężne, ale bez weryfikowalnych dowodów w zasadzie pozostaje czarną skrzynką, nikt nie potrafi wyjaśnić, jak dochodzi do swoich wniosków. W kluczowych scenariuszach takich jak robotyka, finanse, autonomiczne prowadzenie pojazdów czy inteligencja na łańcuchu, duże prawdopodobieństwo, że wszystko jest w porządku, to zdecydowanie za mało. To, czego naprawdę potrzebujemy, to systemy, które można matematycznie udowodnić i które mogą być weryfikowane przez strony trzecie w dowolnym momencie. Inference Labs, dzięki DSperse i JSTprove, przeniosło zkML (uczenie maszynowe z zerową wiedzą) z etapu eksperymentalnego na poziom gotowy do produkcji: • Szybsze, spełniające wymagania aplikacji w czasie rzeczywistym • Wysoko modułowe, deweloperzy mogą elastycznie budować jak z klocków • Zaprojektowane z myślą o rzeczywistej wdrożeniu i bezpieczeństwie od samego początku Najpierw muszą istnieć dowody kryptograficzne, aby można było mówić o bezpieczeństwie tożsamości, a na końcu pojawia się prawdziwie wiarygodny system autonomiczny. Tylko takie weryfikowalne AI może stać się fundamentem przyszłej infrastruktury, niezależnie od tego, czy chodzi o kontrolę ryzyka w DeFi, podejmowanie decyzji w autonomicznym prowadzeniu pojazdów, czy realizację zdecentralizowanych agentów, wszystko to wymaga takiego twardego zaufania. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs