随着人工智能（AI）逐渐融入我们的生活，尤其是在软件流程中的集成，我们开始意识到以前被忽略的一层机制如何可靠地判断AI推理是否按预期执行。 @inference_labs 的出现，正是为了解决这个问题。它将推理视为基础设施，而不是一个黑箱的、不透明的服务。通过使用零知识证明（ZK）技术，推理过程可以在执行后被重放、验证和推理，确保输出的可靠性，而不泄露模型或输入信息。 这样的机制不仅增加了AI输出的可信度，还使得推理本身成为系统中可验证的一部分，无需额外构建保护机制来防止不可信的结果。这种思路的变革，改变了AI进入生产环境的方式，使得人工智能在保证隐私的基础上更加可控和可信。 在不泄露敏感信息的前提下，@inference_labs 通过密码学验证和高密技术，确保计算过程既安全又私密，这为各种行业应用带来了可能。无论是国防、医疗，还是Web3中的去中心化金融领域，它都展现出强大的潜力，特别是在机构领域，它的应用场景正逐渐被看好。 #inference #KaitoYap @KaitoAI