Recent, a existat o creștere vizibilă a atenției acordate @inference_labs. Nu este din cauza prețului sau a activității, ci pentru că încep să apară frecvent în cercuri mici care nu aparțin cercului cripto. Acum câteva zile, am văzut că Inference Labs era discutată separat de media de afaceri precum "Entrepreneur", iar subiectul nu este cât de puternică este AI, ci o întrebare foarte reală: Când AI va începe să ia decizii independent, cine va fi responsabil? Cum să tragi la răspundere? Articolul folosește scenarii de înaltă tensiune, cum ar fi aeroporturile, ca exemplu - Colaborare multi-sistem, instabilitate de rețea și intervenție în timp real fără personal. În acest caz, dacă ceva nu merge bine cu concluzia dată de AI, "Rezultatul este corect" nu mai este suficient, trebuie să poată explica "de ce se face". Aceasta atinge de fapt cea mai mare slăbiciune a AI-ului acum: Majoritatea proceselor de raționament sunt cutii negre. Poți vedea doar rezultatul, nu și procesul, și nu poți verifica. Dacă AI doar generează conținut, nu este o problemă mare; Dar odată ce începi să intri în lanț, să gestionezi fondurile, să rulezi protocoale, iar când agentul execută automat tranzacțiile, Această opacitate este aproape fatală. Asta găsesc cu adevărat interesant la Inference Labs. Nu compară parametrii modelului sau performanța de suflare. În schimb, concentrează-te pe: 👉 Cum să faci procesul de raționament al AI un fapt "verificabil, auditabil și responsabil". Acțiunile lor recente în ecosistemul Bittensor sunt de fapt în acest moment. Mai ales lansarea Subnet 2: DSperse. Ce face DSperse este simplu: Raționamentul AI nu este "ai încredere în mine", În schimb, fiecare rezultat vine cu o demonstrație zk, Procesul este on-chain, verificabil și ne-imposibil de manipulat. Mai important, greutățile modelelor pot fi de asemenea partajate criptate—— Alții pot folosi modelul tău, dar nu pot vedea parametrii tăi de bază. Acesta este un punct de cotitură foarte realist pentru cei care chiar fac modele:...