看到 @inference_labs 上了 @KaitoAI 之後，我就深入研究下項目！ 深入研究可驗證 AI（Verifiable AI）後，我越來越確定一個事實：當下 AI 最大的系統性風險，不在模型能力，而在“不可驗證的黑箱執行”。今天絕大多數 AI 服務都要求你盲信服務器真的在運行它宣稱的模型，而這在金融、醫療、自治代理系統裡是根本無法接受的。 正因如此，Inference Labs @inference_labs的方向格外值得重視他們不是在優化某個 prover 的速度，而是在重寫整個 zkML 推理架構。把模型切分成可並行驗證的 slices，讓大型模型真正可證明，再用 JSTprove CLI 把證明生成標準化，這意味著 zkML 從“實驗室玩具”正式進入系統級基礎設施。 這種架構允許模型提供方保護知識產權，同時仍需提交密碼學證據證明執行了正確的版本，這是未來 AI 網絡可組合化的基石。 我認為 zkML 的拐點不會來自密碼學性能暴漲，而會來自這種模型結構與執行路徑的重構。可驗證 AI 是下一代去中心化推理市場的入口，而 Inference Labs @inference_labs 正在解決最底層、也是最難的那一層信任問題。 #KAITO #kaitoyap #yap #InferenceLabs