看到 @inference_labs 上了 @KaitoAI 之后，我就深入研究下项目！ 深入研究可验证 AI（Verifiable AI）后，我越来越确定一个事实：当下 AI 最大的系统性风险，不在模型能力，而在“不可验证的黑箱执行”。今天绝大多数 AI 服务都要求你盲信服务器真的在运行它宣称的模型，而这在金融、医疗、自治代理系统里是根本无法接受的。 正因如此，Inference Labs @inference_labs的方向格外值得重视他们不是在优化某个 prover 的速度，而是在重写整个 zkML 推理架构。把模型切分成可并行验证的 slices，让大型模型真正可证明，再用 JSTprove CLI 把证明生成标准化，这意味着 zkML 从“实验室玩具”正式进入系统级基础设施。 这种架构允许模型提供方保护知识产权，同时仍需提交密码学证据证明执行了正确的版本，这是未来 AI 网络可组合化的基石。 我认为 zkML 的拐点不会来自密码学性能暴涨，而会来自这种模型结构与执行路径的重构。可验证 AI 是下一代去中心化推理市场的入口，而 Inference Labs @inference_labs 正在解决最底层、也是最难的那一层信任问题。 #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs