Nos últimos dias, vi alguns vídeos e piadas sobre como usar o "doubao" para se vestir que são absurdos e muito engraçados🤣 A questão de como usar a IA de forma confiável tornou-se um desafio central para a indústria e o público em geral, e a @inference_labs quebra a inércia do desenvolvimento cego que agrada ao público, estabelecendo a segurança como a premissa básica para a implementação da IA, abordando diretamente os pontos críticos da indústria: o desenvolvimento da IA não deve buscar apenas velocidade, mas também manter a segurança e a confiabilidade como limites fundamentais. A verificabilidade da inteligência artificial tem sido subestimada pela indústria a longo prazo, mas é precisamente a chave para sua entrada em cenários da vida real. Já dependemos profundamente dos resultados gerados pela IA, mas muitas vezes confiamos passivamente nesses resultados sem evidências concretas e sem poder confirmar se o modelo está funcionando de acordo com a lógica esperada, o que representa o risco central da implementação da IA em todos os cenários. A emergência da Inference Labs é uma solução para esse risco. ✅ Para que a IA tenha verdadeira verificabilidade, a Inference Labs criou um mecanismo de verificação por fatias, aprofundando-se no interior dos grandes modelos de IA, desmontando cada detalhe e verificando cada lógica, proporcionando uma validação de segurança concreta para a saída do modelo. Em sua filosofia central: uma IA verificável é uma IA que vale a pena usar; a validação de segurança é o caminho necessário para a implementação da IA em cenários reais. Apoiada em técnicas de raciocínio prováveis em criptografia, a Inference Labs torna possível a "desconfiança" da IA, realizando três capacidades centrais. 1⃣ Pode verificar diretamente o processo de execução e os resultados da IA, dizendo adeus à confiança "caixa-preta". 2⃣ Garante que cada decisão da IA seja executada estritamente de acordo com a lógica pré-definida do modelo, eliminando desvios lógicos e perda de controle. 3⃣ Pode realizar a verificação de correção em um ambiente seguro e regulamentado, garantindo ao mesmo tempo a privacidade do modelo e dos dados, equilibrando as necessidades de segurança e privacidade. Este é exatamente o protótipo de inteligência artificial sem necessidade de confiança que a Inference Labs está construindo, não dependendo da confiança cega no modelo, mas utilizando meios técnicos para garantir que a operação, decisão e saída da IA sejam verificáveis, comprováveis e controláveis ao longo de todo o processo, resolvendo fundamentalmente o problema da "não confiabilidade" da IA, e estabelecendo a barreira técnica mais essencial para a implementação segura e em larga escala da inteligência artificial em cenários reais. @inference_labs #Inference #Yap