Como a Inference Labs reduz o custo dos erros dos modelos de IA? aeroportos, finanças, saúde, DeFi; Essas áreas têm apenas uma coisa em comum; Quando dá errado, fica muito caro! Nesse cenário, a questão da IA não é mais se ela pode ser executada ou não, mas se pode ser auditada. Regulamentação, responsabilidade, conformidade, nunca aceitar o modelo pensado assim na época. O que eles precisam é de um link claro para auditoria: Quem calculou essa previsão? Qual modelo é usado? Em quais condições ela é realizada? Já foi adulterado? ” O DSperse e o JSTprove da Inference Labs foram projetados para resolver esse problema central. Por meio de provas distribuídas e inferência eficiente em zkML, toda previsão e ação pode ser rastreada e verificada sem expor dados privados ou pesos proprietários de modelos. Isso significa que o sistema pode tanto operar em um ambiente real quanto ser auditado de forma independente posteriormente; Privacidade e proteção de propriedade intelectual sem sacrificar transparência e responsabilidade. Em áreas de alto risco, a confiança não é um valor agregado, mas um pré-requisito. Verificabilidade é se tornar o passaporte da IA para o mundo real! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs