能被大家接受的機器人，必須先過得了驗證這一關！手術機器人之所以現在已經被廣泛信任，不是因為它們看起來多聰明，而是從一開始，精度就死死卡在最高標準線上。每一個動作、每一次判斷，都得完全可控、可重複，還得能清楚地追責 隨著自主能力越來越強，這個門檻只會更高，不會更低。監管、安全審查、實際落地，誰都不會接受一句當時系統肯定是對的。在高風險場景裡，光說相信我本身就直接出局 真正要命的問題其實就這幾個，它那一刻為什麼會這麼決定？用的是不是事先申報並通過審核的那個模型？推理過程有沒有被篡改、降級或者出現意外偏差？ 如果這些都驗不下來，自主能力就別想大規模上。Proof of Inference（推理證明）的價值就在這，它不是把系統搞得更複雜，而是讓每一次自主決策都能實時被驗證，不是事後解釋，而是決策發生的同時，就能證明它老老實實按既定規則和模型跑了一遍 當自主系統真正走進醫療、工業、公共安全這些關鍵領域時，可驗證性就不是錦上添花的選項，而是自主能力能不能站得住腳的根本前提 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs