Kiedy mówimy o projektach AI, wiele osób może być już tym trochę zmęczonych, głównie dlatego, że takich projektów jest coraz więcej, a świeżość dawno zniknęła. Jednak dzisiaj chciałbym porozmawiać o @inference_labs, które rozwiązuje problem, którego wiele osób może nie być świadomych, ale gdy się z nim spotka, może ponieść straty, więc warto o tym dobrze opowiedzieć. Opowiem o bardzo praktycznej pułapce: płacisz za subskrypcję wysokiej klasy usług AI, myśląc, że korzystasz z reklamowanego przez sprzedawcę modelu najwyższej jakości, ale w rzeczywistości sprzedawca może potajemnie przekierować twoje zapytania do tańszego modelu. W końcu nie widzisz wnętrza modelu, a wyniki wydają się podobne, więc naprawdę trudno jest zauważyć, że zostałeś oszukany. Taka sytuacja nazywa się ryzykiem zamiany modelu, mówiąc wprost, płacisz za wysokiej klasy usługi, a w rzeczywistości korzystasz z tańszej alternatywy. Rozwiązanie Inference Labs jest dość szczególne, opiera się na generowaniu publicznie weryfikowalnych dowodów kryptograficznych za pomocą dowodów zerowej wiedzy, co pozwala potwierdzić, że wagi modelu nie zostały zmienione, a także udowodnić, że korzystasz z określonego modelu, unikając pułapek od samego początku. 👉 Kluczowe zalety są bardzo oczywiste. 1⃣ Każdy może zweryfikować. Niezależnie od tego, czy to ty sam, organy regulacyjne, czy audytorzy jako strony trzecie, mogą niezależnie sprawdzić ten dowód, nie musisz ufać Inference Labs ani sprzedawcy usług AI, przez cały czas nie musisz polegać na „uczciwości”. 2⃣ Całkowicie nie ujawnia prywatności. Kluczowe dane modelu (wagi) i twoje dane wejściowe nie muszą być publiczne, co zapewnia maksymalne bezpieczeństwo. Dla przykładu, to tak, jakbyśmy używali szyfrowanych stron HTTPS, nie musisz znać szczegółów szyfrowania, wystarczy, że potwierdzisz, że połączenie jest bezpieczne, tutaj jest podobnie. Ich główna wizja jest bardzo jasna: sprawić, aby użytkownicy czuli się pewnie korzystając z wysokiej klasy AI, aby deweloperzy mogli otworzyć modele (chroniąc IP), promować przejrzystość i zaufanie w ekosystemie AI oraz zmniejszać zależność od gigantów. W zarządzaniu aktywami na blockchainie, automatycznych agentach i innych scenariuszach, w porównaniu do inteligencji modelu, wszyscy bardziej obawiają się, że wnioskowanie zostanie zmanipulowane, a model zostanie podmieniony. Wcześniejsze podobne rozwiązania weryfikacji wniosków były zbyt wolne i zbyt drogie, aby mogły być wdrożone, podczas gdy Inference Labs we współpracy z Cysic wprowadziło przyspieszenie sprzętowe ZK, co pozwoliło na zainstalowanie „przyspieszacza” w systemie weryfikacji, co sprawiło, że teoretyczna ochrona przed fałszerstwami stała się możliwa. Po uruchomieniu głównej sieci, ich uwaga skupiła się na tym, aby było łatwiej, taniej i w większej skali, co idealnie pasuje do potencjalnego wybuchu agentów. Taki styl, który nie jest przesadny, a solidnie buduje fundamenty, jest szczególnie wiarygodny. #InferenceLabs