在航空、金融、医疗和DeFi这些领域，AI一旦出错，代价往往太高，承担不起 现在的问题已经不是模型准不准、跑不跑得动，而是出了事能不能说得清、查得明。监管和责任方不会接受模型当时就是这么想的这种说法，他们需要一整套清晰、可追溯的记录： • 这个结果到底是谁算出来的？ • 用的是哪个版本的模型？ • 执行的时候环境是什么样的？ • 有没有被篡改的可能？ Inference Labs推出的DSperse和JSTprove，就是专门解决这个痛点的。通过分布式推理结合高效的zkML证明机制，每次AI的预测和决策都能生成可验证的加密证明，同时又不会泄露隐私数据或模型权重 这样一来系统既能在真实场景中正常运行，事后也能接受第三方独立审计，既保证了透明度和问责制，又保护了隐私和知识产权 在这些对信任要求极高的行业，可验证性已经不是加分项，而是必须跨过的门槛。它能把原本黑箱的AI决策变成有据可查的证据，从根本上降低出错带来的风险和代价 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs