Lorsque l'IA commence à être introduite dans les systèmes d'exécution et de décision sur la chaîne, une question longtemps négligée émerge progressivement, à savoir si nous pouvons vraiment vérifier si les sorties de l'IA sont fiables. @inference_labs est l'équipe qui travaille sur cette question cruciale.

Inference Labs se concentre sur la construction d'infrastructures d'inférence AI vérifiables, avec pour direction principale l'introduction de preuves à connaissance nulle dans le processus d'inférence AI, permettant aux systèmes sur la chaîne de vérifier l'exactitude des résultats d'inférence sans exposer les détails du modèle et les données d'entrée.

Les informations divulguées par l'équipe montrent des progrès techniques continus dans l'architecture zkML et l'inférence vérifiable, améliorant considérablement l'efficacité des preuves et la scalabilité du système.

Cette capacité est particulièrement importante pour les agents décentralisés, les stratégies financières automatisées et les services d'IA sur blockchain, car elle offre une garantie de confiance de niveau cryptographique pour les sorties de l'IA.

Le chemin d'Inference Labs n'est pas de poursuivre la popularité des couches d'application, mais de résoudre le problème de confiance le plus crucial dans le processus de combinaison de l'IA et de la blockchain au niveau fondamental.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX