النموذج يتضخم، والقدرة تتعزز، لكن هناك مشكلة تتضخم أيضًا بشكل متزامن!

التحقق لا يواكب سرعة وتعقيد الاستنتاج.

عندما يصبح عملية الاستنتاج أكثر غموضًا، تتلاشى مصادر النموذج تدريجيًا، ويصبح مسار التنفيذ غير قابل للاسترجاع، ويبدأ الثقة في الانهيار بشكل طبيعي. ليس بسبب خطأ في النظام، بل لأنه لا أحد يستطيع إثبات أنه لم يحدث خطأ.

هذه هي جوهر "فجوة التحقق". ليست الذكاء الاصطناعي غير متقدم بما يكفي، بل يفتقر إلى وسيلة لتأكيد من أين يأتي كل مخرج، وتحت أي ظروف، وهل يتم تنفيذه وفقًا للقواعد المتوقعة.

رؤية مختبرات Inference بسيطة في جوهرها. كل مخرجات الذكاء الاصطناعي يجب أن تحمل بصمتها المشفرة الخاصة. لا تفسيرات لاحقة، ولا دعم من الشركات المصنعة، بل إثبات يمكن لأي شخص التحقق منه بشكل مستقل، ويمكن تتبعه على المدى الطويل. الهوية، المصدر، وسلامة التنفيذ يجب أن تكون محكمة الإغلاق عند لحظة إنتاج المخرجات.

هذه هي أساسيات الاستقلالية القابلة للمراجعة، عندما يمكن التحقق من النظام، يمكن الوثوق به؛ وعندما تكون الثقة قابلة للإثبات، يمكن للنظام المستقل أن يتجه نحو التوسع الحقيقي.

هذا هو المستقبل الذي يبنونه الآن!

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs