Inference Labs 如何減少 AI 模型出錯的代價？ 機場，金融、醫療、DeFi；這些領域的共同點只有一個；一旦出錯，代價極高！ 在這樣的場景裡，AI 的問題早已不是能不能跑通、準不準、而是能不能被審計。監管，責任、合規，從來不接受模型當時是這麼想的。他們需要的是清晰的審計鏈路： “ 這次預測是誰算的？用的是什麼模型？在什麼條件下執行？有沒有被篡改過？” Inference Labs 推出的 DSperse 和 JSTprove，正是為了解決這個核心問題。通過分佈式證明與高效 zkML 推理，每一次預測和動作都可以被追溯、被驗證、而無需暴露隱私數據或專有模型權重。 這意味著，系統既能在真實環境中運行，也能在事後接受獨立審計；既滿足隱私與 IP 保護，又不犧牲透明度與可問責性。 在高風險領域，信任不是附加價值、而是前提條件。可驗證性，正在成為 AI 進入現實世界的通行證！ #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs