Как Inference Labs снижает стоимость ошибок AI моделей? Аэропорты, финансы, медицина, DeFi; у этих областей есть только одна общая черта: как только происходит ошибка, цена очень высока! В таких сценариях проблема AI уже не в том, может ли он работать или насколько он точен, а в том, может ли он быть проверен. Регулирование, ответственность, соблюдение норм никогда не принимают во внимание, что модель в тот момент думала так. Им нужна четкая цепочка аудита: "Кто сделал этот прогноз? Какую модель использовали? В каких условиях выполнялся? Были ли внесены изменения?" DSperse и JSTprove, представленные Inference Labs, как раз и предназначены для решения этой ключевой проблемы. Благодаря распределенному доказательству и эффективному zkML выводу, каждое предсказание и действие могут быть отслежены и проверены, не раскрывая при этом личные данные или собственные веса модели. Это означает, что система может работать как в реальной среде, так и проходить независимый аудит после факта; она удовлетворяет требованиям конфиденциальности и защиты IP, не жертвуя прозрачностью и подотчетностью. В высокорисковых областях доверие не является дополнительной ценностью, а является предварительным условием. Проверяемость становится пропуском AI в реальный мир! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs