Inference Labs 的目標，是打造 AI 和自主系統的驗證基礎設施，主要通過Proof of Inference（推理證明）技術，讓 AI 輸出變得可信、可審計 想想人類和技術互動的歷史，信任往往靠可驗證的身份，比如指紋、Touch ID 或 Face ID，這些生物特徵成了可靠的信任基礎，確認你就是你 但在 AI、代理系統和機器人領域，這層機制基本缺位。我們現在對它們的信任，大多只靠廠商的固件或日誌，這些東西很容易被篡改或事後修改，沒法真正放心 Inference Labs 就是在補這個短板，給自主系統加上一層加密指紋。不靠廠商口頭承諾，也不靠事後解釋，而是用零知識證明（ZK）來確保輸出真實、可追溯 他們的思路更側重底層規則，不管模型怎麼訓練，只定義它有沒有權限執行動作。只有通過加密驗證的，才能行動，沒例外 這其實是個重要轉變，自主系統從先幹了再說變成先證明，才能幹。規則不再是寫在紙上，而是直接嵌入系統，用密碼學強制執行 隨著 AI 越來越深入現實世界，比如機器人、金融決策或醫療場景，大家真正需要的不是單純更強的模型，而是能被約束、驗證和審計的自主能力 Inference Labs 正是想成為這個領域的核心基礎設施，推動更可靠、更去中心化的 AI 未來 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs