Acum, dintr-o dată, mă simt puțin inconfortabil 😂, ajustează-l, ai vreun film sau serial TV de recomandat? Am văzut Mirage în ultimele două zile, s-a dovedit că a fost filmat de valul de oameni care obișnuiau să-l filmeze pe Mao Li, calitatea este într-adevăr ok 👍, iar diversele inversări ale intrigii sunt cu adevărat interesante 😜 Învățarea automată și inteligența artificială au pătruns mult timp în toate domeniile vieții, dar ceea ce permite cu adevărat acestor tehnologii să prindă rădăcini și să fie larg de încredere este, de fapt, capacitatea de verificare și trasabilitatea din spatele lor, care este tocmai cel mai proeminent avantaj al @inference_labs ✨ Spre deosebire de multe proiecte care se concentrează exclusiv pe iterarea modelelor, permițând AI să învețe tot mai inteligent, Inference Labs se concentrează pe a face rezultatele AI mai fiabile și verificabile. În special, combinația dintre DSperse și Subnet-2 pe care au menționat-o recent este cu adevărat atrăgătoare, ceea ce nu este doar o simplă inovație tehnologică, ci mai degrabă o punere a bazelor pentru aplicarea la scară largă a AI în viitor Cel mai important lucru în aplicațiile AI este încrederea. Mai ales în domenii cu risc ridicat precum finanțele, îngrijirea medicală și conducerea autonomă, chiar și o mică eroare în modelele AI poate avea consecințe ireparabile. Soluția zkML a Inference Labs rezolvă această problemă la rădăcină, protejând confidențialitatea datelor în timp ce asigură rezultate verificabile, făcând inteligența artificială mai fiabilă Ideea lor de a segmenta modelul, de a verifica și integra parte cu parte este foarte reprezentativă. Prin verificarea corectitudinii fiecărei părți una câte una și apoi asamblarea rezultatului final, nu doar că eficiența este îmbunătățită, ci și probabilitatea de eroare este mult redusă. Acest lucru m-a făcut să realizez că IA nu ar trebui doar să fie "inteligentă", ci și sigură și transparentă. Pe măsură ce AI este folosită din ce în ce mai larg în viața reală, această capacitate de verificare nu a mai fost de mult timp un accesoriu opțional, ci o funcție de bază care trebuie asigurată 👍Scopul Inference Labs nu este doar să îmbunătățească acuratețea tehnologiei AI în sine, ci, mai important, să ajute la construirea mecanismelor de încredere pentru întreaga industrie. Infrastructura AI verificabilă pe care au construit-o poate promova industria spre standardizare și transparență, permițându-ne să vedem logică clară și credibilă și rezultate în spatele datelor și modelelor complexe Și nu sunt limitate la prezent. Acum că RWA și fondurile instituționale continuă să vină, integrarea profundă a DeFi, AI și blockchain se apropie tot mai mult, iar verificabilitatea și scalabilitatea AI vor fi nucleul dezvoltării viitoare. zkML, ca un cadru tehnologic de nouă generație, este cheia pentru a susține toate acestea. Merită menționat că proiectul a finalizat finanțări în valoare de peste 6,3 milioane de dolari în 2025, testnet-ul a implementat și Proof of Inference, iar mainnet-ul este planificat să fie lansat, ceea ce înseamnă că inferența AI verificabilă devine o piatră de temelie importantă a aplicațiilor descentralizate ✊Ceea ce face Inference Labs este să conducă transformarea inteligenței artificiale Web3 dintr-un sistem inteligent care nu poate fi verificat într-o infrastructură inteligentă demonstrabilă, trasabilă și de încredere, ceea ce are o importanță profundă pentru dezvoltarea pe termen lung a industriei