Hur minskar Inference Labs kostnaden för AI-modellfel? flygplatser, finans, sjukvård, DeFi; Dessa områden har bara en sak gemensamt; När det går fel blir det väldigt kostsamt! I ett sådant scenario är frågan om AI inte längre om den kan köras igenom eller inte, utan om den kan granskas. Reglering, ansvar, efterlevnad, acceptera aldrig modellen som ansågs så då. Det de behöver är en tydlig granskningslänk: Vem räknade ut denna förutsägelse? Vilken modell används? Under vilka förhållanden utförs den? Har den någonsin manipulerats? ” Inference Labs DSperse och JSTprove är utformade för att lösa detta kärnproblem. Genom distribuerade bevis och effektiv zkML-inferens kan varje förutsägelse och åtgärd spåras och verifieras utan att avslöja privat data eller proprietära modellvikter. Detta innebär att systemet både kan fungera i en verklig miljö och granskas oberoende i efterhand; Integritet och IP-skydd utan att offra transparens och ansvarstagande. I högriskområden är förtroende inte ett mervärde, utan en förutsättning. Verifierbarhet håller på att bli AI:s pass till den verkliga världen! #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs