Como o Inference Labs reduz o custo de erros em modelos de IA? Aeroportos, finanças, saúde, DeFi; a única semelhança entre esses campos é uma: uma vez que ocorre um erro, o custo é extremamente alto! Nesses cenários, a questão da IA já não é se consegue ou não funcionar, se é precisa ou não, mas sim se pode ser auditada. Regulação, responsabilidade, conformidade, nunca aceitam que o modelo estava pensando assim na altura. O que eles precisam é de uma cadeia de auditoria clara: "Quem fez esta previsão? Que modelo foi utilizado? Em que condições foi executado? Foi alterado de alguma forma?" O DSperse e o JSTprove, lançados pelo Inference Labs, visam resolver esse problema central. Através de provas distribuídas e inferência zkML eficiente, cada previsão e ação pode ser rastreada e verificada, sem expor dados privados ou pesos de modelos proprietários. Isso significa que o sistema pode operar em ambientes reais e também ser auditado de forma independente posteriormente; atende tanto à proteção de privacidade quanto à proteção de IP, sem sacrificar a transparência e a responsabilização. Em áreas de alto risco, a confiança não é um valor adicional, mas uma condição prévia. A verificabilidade está se tornando o passaporte para a IA entrar no mundo real! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs