模型在變大，能力在變強、但有一個問題也在同步放大！ 驗證正在跟不上推理的速度與複雜度。 當推理過程越來越不透明，模型來源逐漸模糊、執行路徑無法復原、信任就會自然崩塌。不是因為系統出錯，而是沒人能證明它沒有出錯。 這正是 “verification gap” 的本質。不是 AI 不夠先進，而是缺乏一種方式去確認每一次輸出究竟來自什麼模型、在什麼條件下、是否按預期規則執行。 Inference Labs 的願景其實很簡單。每一個 AI 輸出，都應該帶著自己的加密指紋。不事後解釋，也不是廠商背書、而是一份任何人都能獨立驗證、長期可追溯的證明。身份，來源、執行完整性，都應該在輸出產生的那一刻被鎖定下來。 這就是可審計自主性的基礎，當系統能夠被驗證、它才能被信任；當信任具備可證明性，自主系統才能真正走向規模化。 這是它們正在構建的未來！ #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs