Jak Inference Labs może zmniejszyć koszty błędów modeli AI? Lotniska, finanse, medycyna, DeFi; te dziedziny mają tylko jeden wspólny punkt; gdy coś pójdzie nie tak, koszty są ogromne! W takich scenariuszach problem AI nie polega już na tym, czy działa, czy jest dokładny, ale na tym, czy można go audytować. Regulacje, odpowiedzialność, zgodność nigdy nie akceptują, że model w danym momencie tak myślał. Potrzebują jasnego łańcucha audytowego: „Kto dokonał tej prognozy? Jakiego modelu użyto? W jakich warunkach to wykonano? Czy zostało to zmienione?” DSperse i JSTprove wprowadzone przez Inference Labs mają na celu rozwiązanie tego kluczowego problemu. Dzięki rozproszonemu dowodzeniu i efektywnemu wnioskowaniu zkML, każda prognoza i działanie mogą być śledzone, weryfikowane, bez ujawniania danych prywatnych lub własnościowych wag modelu. Oznacza to, że system może działać zarówno w rzeczywistym środowisku, jak i być poddawany niezależnemu audytowi; spełniając wymagania dotyczące prywatności i ochrony IP, nie poświęcając przy tym przejrzystości i odpowiedzialności. W obszarach wysokiego ryzyka zaufanie nie jest wartością dodaną, ale warunkiem wstępnym. Weryfikowalność staje się przepustką AI do rzeczywistego świata! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs