Avec le développement rapide de l'économie des agents intelligents, la crédibilité des résultats de l'inférence AI devient un sujet incontournable. La possibilité de falsifier le modèle, la véracité des sorties, la vérifiabilité des décisions, tous ces problèmes influencent la faisabilité future de l'IA décentralisée.

@inference_labs choisit de se concentrer sur ce point critique. Elle ne crée pas d'applications sophistiquées, mais s'efforce de construire une couche de vérification accessible à toutes les IA, permettant à chaque inférence de générer une preuve traçable et impossible à falsifier.

L'équipe collabore étroitement avec plusieurs écosystèmes, notamment des réseaux d'IA décentralisés comme Bittensor. Sur le Subnet 2, ils ont déjà produit une quantité importante de preuves à divulgation zéro, fournissant des données de fonctionnement réelles pour la validation des modèles.

Leur objectif est très clair : faire en sorte que le processus de décision de l'IA reste fiable même en l'absence d'une institution de confiance centralisée, permettant ainsi aux systèmes autonomes décentralisés, à la gouvernance sur la chaîne et aux industries à forte valeur ajoutée d'utiliser l'IA en toute confiance.

À mesure que les capacités du protocole s'étendent, Inference Labs devient une force incontournable dans le domaine du calcul fiable de l'IA.

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