Cum reduce Inference Labs costul erorilor modelelor AI? aeroporturi, finanțe, sănătate, DeFi; Aceste zone au un singur lucru în comun; Odată ce lucrurile merg prost, devine foarte costisitor! Într-un astfel de scenariu, întrebarea despre AI nu mai este dacă poate trece prin ea sau nu, ci dacă poate fi auditată. Reglementarea, responsabilitatea, conformitatea, niciodată nu am acceptat modelul la momentul respectiv. Ceea ce au nevoie este un link clar pentru audit: Cine a calculat această predicție? Ce model este folosit? În ce condiții se realizează? A fost vreodată modificată? ” DSperse și JSTprove de la Inference Labs sunt concepute pentru a rezolva această problemă de bază. Prin demonstrații distribuite și inferență eficientă zkML, fiecare predicție și acțiune poate fi urmărită și verificată fără a expune date private sau greutăți de modele proprietare. Aceasta înseamnă că sistemul poate funcționa atât într-un mediu real, cât și poate fi auditat independent ulterior; Protecția confidențialității și a proprietății intelectuale fără a sacrifica transparența și responsabilitatea. În zonele cu risc ridicat, încrederea nu este o valoare adăugată, ci o condiție prealabilă. Verificabilitatea înseamnă să devină pașaportul AI-ului către lumea reală! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs