Inference Labs 的目标，是打造 AI 和自主系统的验证基础设施，主要通过Proof of Inference（推理证明）技术，让 AI 输出变得可信、可审计 想想人类和技术互动的历史，信任往往靠可验证的身份，比如指纹、Touch ID 或 Face ID，这些生物特征成了可靠的信任基础，确认你就是你 但在 AI、代理系统和机器人领域，这层机制基本缺位。我们现在对它们的信任，大多只靠厂商的固件或日志，这些东西很容易被篡改或事后修改，没法真正放心 Inference Labs 就是在补这个短板，给自主系统加上一层加密指纹。不靠厂商口头承诺，也不靠事后解释，而是用零知识证明（ZK）来确保输出真实、可追溯 他们的思路更侧重底层规则，不管模型怎么训练，只定义它有没有权限执行动作。只有通过加密验证的，才能行动，没例外 这其实是个重要转变，自主系统从先干了再说变成先证明，才能干。规则不再是写在纸上，而是直接嵌入系统，用密码学强制执行 随着 AI 越来越深入现实世界，比如机器人、金融决策或医疗场景，大家真正需要的不是单纯更强的模型，而是能被约束、验证和审计的自主能力 Inference Labs 正是想成为这个领域的核心基础设施，推动更可靠、更去中心化的 AI 未来 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs