币圈頻現項目數據造假,這年頭信代碼遠比信噱頭靠譜。AI 圈的水也不淺,榜單上分數高到離譜的模型,實際用起來翻車比家裡貓打翻水杯還頻繁。訓練數據污染、測試題開小灶、評估過程黑箱操作,分數和真實能力嚴重脫節,堪稱 AI 界的 “賣家秀 vs 買家秀”。這種 “皇帝的新衣” 式操作,坑用戶、誤導投資還帶偏監管,長此以往,整個行業的信任基石都要被蛀空。這時候,@inference_labs 的 Subnet 2 堪稱一股清流,用零知識證明的硬核操作,給每次模型推理生成可驗證、不可篡改的密碼學身份證,想作弊根本沒門。从此 AI 表現不再是平台自賣自夸,任何人都能用密碼學 “照妖鏡” 驗明正身。對用戶來說,終於能擦亮眼睛選模型;對行業而言,這更是重建信任的定海神針。畢竟 AI 早已滲透生活方方面面,可驗證的真實表現,遠比虛高的分數來得實在 —— 誰也不想天天跟 “薛定谔的 AI” 斗智斗勇不是?Subnet 2 零知識證明是如何給模型生成密碼學身份證的?零知識證明技術在其他領域有哪些應用?除了零知識證明,還有哪些技術可以確保 AI 模型的可信度?



下班下班!!!白天不懂夜的黑啊#今日你看涨还是看跌?
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