Побачивши @inference_labs на @KaitoAI, я поринув у проєкт! Після глибшого вивчення перевіреного ШІ я дедалі більше переконувався, що найбільший системний ризик ШІ сьогодні полягає не в можливостях моделей, а в «неперевіреному виконанні в чорній скриньці». Більшість сервісів ШІ сьогодні вимагають від вас сліпо вірити, що сервер дійсно працює за моделлю, яку він заявляє, що є просто неприйнятним у фінансових, медичних та автономних проксі-системах. З цієї причини напрямок Inference Labs @inference_labs заслуговує на особливу увагу: вони не оптимізують швидкість певного доказу, а переписують всю архітектуру виведення zkML. Розділення моделі на зрізи, які можна перевіряти паралельно, зробити великі моделі справді доведеними, а потім стандартизація генерації доказів за допомогою JSTprove CLI означає, що zkML офіційно увійшов у системну інфраструктуру з «лабораторної іграшки». Ця архітектура дозволяє постачальникам моделей захищати інтелектуальну власність, водночас подаючи криптографічні докази підтвердження виконання правильної версії, що є наріжним каменем майбутньої композиційності мереж ШІ. Я не думаю, що переломний момент для zkML буде через криптографічні стрибки продуктивності, а саме через рефакторинг структури моделі та шляху виконання. Перевірений ШІ — це ворота до наступного покоління ринків децентралізованого висновку, а Inference Labs @inference_labs вирішує найнижчий і найскладніший рівень довіри. #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs