Coincidenteemente, projetos de manipulação de dados têm surgido frequentemente no mundo das criptomoedas, e hoje em dia confiar no código é muito mais confiável do que confiar em hype. O mundo da IA também não fica atrás, com modelos que recebem notas absurdamente altas nas listas, mas que na prática falham mais do que um gato derrubando um copo de água em casa. Dados de treino contaminados, questões de teste manipuladas, processos de avaliação como caixas pretas — as notas e a verdadeira capacidade estão severamente desconectadas, sendo um verdadeiro “show de vendas vs. show de compra” no universo da IA. Essa operação do tipo “roupa do rei” engana os usuários, induz ao erro os investidores e ainda prejudica a regulamentação. Com o tempo, toda a confiança na indústria vai se corroer. Nesse momento, o @inference_labs Subnet 2 surge como uma lufada de ar fresco, usando provas de conhecimento zero para gerar uma identidade criptográfica verificável e imutável para cada inferência do modelo. Assim, qualquer tentativa de trapaça é praticamente impossível. A partir de então, o desempenho da IA não será mais algo que a plataforma se gaba sozinha, qualquer pessoa poderá usar uma “espelho mágico” criptográfico para verificar sua autenticidade. Para os usuários, finalmente poderão escolher modelos com olhos bem abertos; para a indústria, isso é uma âncora para reconstruir a confiança. Afinal, a IA já permeou todos os aspectos da vida, e uma performance verificável é muito mais concreta do que pontuações infladas — quem quer ficar lutando contra a “IA de Schrödinger” dia após dia? Como a prova de conhecimento zero do Subnet 2 gera uma identidade criptográfica para o modelo? Quais outras aplicações a tecnologia de prova de conhecimento zero tem em outros setores? Além da prova de conhecimento zero, que outras tecnologias podem garantir a confiabilidade dos modelos de IA?