在航空、金融、醫療和DeFi這些領域，AI一旦出錯，代價往往太高，承擔不起 現在的問題已經不是模型準不準、跑不跑得動，而是出了事能不能說得清、查得明。監管和責任方不會接受模型當時就是這麼想的這種說法，他們需要一整套清晰、可追溯的記錄： • 這個結果到底是誰算出來的？ • 用的是哪個版本的模型？ • 執行的時候環境是什麼樣的？ • 有沒有被篡改的可能？ Inference Labs推出的DSperse和JSTprove，就是專門解決這個痛點的。通過分佈式推理結合高效的zkML證明機制，每次AI的預測和決策都能生成可驗證的加密證明，同時又不會洩露隱私數據或模型權重 這樣一來系統既能在真實場景中正常運行，事後也能接受第三方獨立審計，既保證了透明度和問責制，又保護了隱私和知識產權 在這些對信任要求極高的行業，可驗證性已經不是加分項，而是必須跨過的門檻。它能把原本黑箱的AI決策變成有據可查的證據，從根本上降低出錯帶來的風險和代價 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs