前沿AI很強大，但如果沒有可驗證的證明，它本質上還是個黑箱，誰都說不清它到底是怎麼得出結論的 在機器人、金融、自動駕駛、鏈上智能這些關鍵場景裡，大概率沒問題還遠遠不夠。我們真正需要的是能用數學嚴謹證明、隨時可被第三方驗證的系統 Inference Labs 通過 DSperse 和 JSTprove，把 zkML（零知識機器學習）從實驗階段推向了生產可用級別： • 速度更快，能滿足實時應用的需求 • 高度模塊化，開發者可以像搭積木一樣靈活構建 • 從一開始就為實際部署和安全考慮設計 先有密碼學證明，才談得上身份安全，最後才有真正可信的自主系統。只有這樣的可驗證AI，才能成為未來基礎設施的底座，不管是DeFi的風險控制、自動駕駛的決策，還是去中心化代理的執行，都離不開這種硬核的信任 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs