W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej wkracza w nasze życie, szczególnie w integracji w procesach oprogramowania, zaczynamy dostrzegać, jak wcześniej pomijana warstwa mechanizmu może niezawodnie oceniać, czy wnioskowanie AI działa zgodnie z oczekiwaniami. Pojawienie się @inference_labs ma na celu rozwiązanie tego problemu. Traktuje wnioskowanie jako infrastrukturę, a nie jako czarną skrzynkę, nieprzezroczystą usługę. Dzięki zastosowaniu technologii zero-knowledge proof (ZK), proces wnioskowania może być po wykonaniu odtwarzany, weryfikowany i wnioskowany, co zapewnia niezawodność wyników, nie ujawniając modelu ani informacji wejściowych. Taki mechanizm nie tylko zwiększa wiarygodność wyników AI, ale także sprawia, że samo wnioskowanie staje się weryfikowalną częścią systemu, bez potrzeby budowania dodatkowych mechanizmów ochronnych, aby zapobiec niepewnym wynikom. Ta zmiana myślenia zmienia sposób, w jaki sztuczna inteligencja wchodzi do środowiska produkcyjnego, czyniąc ją bardziej kontrolowaną i wiarygodną przy zachowaniu prywatności. Bez ujawniania wrażliwych informacji, @inference_labs zapewnia, dzięki weryfikacji kryptograficznej i technologii wysokiej gęstości, że proces obliczeniowy jest zarówno bezpieczny, jak i prywatny, co otwiera możliwości dla różnych zastosowań w branżach. Niezależnie od tego, czy chodzi o obronność, medycynę, czy zdecentralizowane finanse w Web3, pokazuje ogromny potencjał, szczególnie w obszarze instytucjonalnym, gdzie jego scenariusze zastosowań są coraz bardziej obiecujące. #inference #KaitoYap @KaitoAI