Com o rápido desenvolvimento da economia de agentes inteligentes, a credibilidade dos resultados de raciocínio de IA tornou-se um tópico inevitável, questões como se o modelo pode ser adulterado, se a saída é verdadeira e se as decisões podem ser verificadas, todas essas questões afetarão a viabilidade futura da IA descentralizada.
@inference_labs escolheu aprofundar-se nesse ponto crítico, não criando aplicações extravagantes, mas dedicando-se a construir uma camada de verificação para toda IA, permitindo que cada raciocínio gere provas rastreáveis e impossíveis de falsificar.
A equipe mantém uma colaboração estreita com vários ecossistemas, incluindo redes de IA descentralizadas como Bittensor, e no Subnet 2 eles já produziram uma grande quantidade de provas de conhecimento zero, fornecendo dados de execução reais para a validação do modelo.
O objetivo deles é muito claro: fazer com que o processo de decisão da IA seja confiável mesmo sem uma instituição de confiança centralizada, permitindo que sistemas autônomos descentralizados, governança na cadeia e setores de alto valor possam usar IA com tranquilidade.
À medida que as capacidades do protocolo continuam a se expandir, a Inference Labs está se tornando uma força irresistível no campo do cálculo confiável de IA.
#KaitoYap @KaitoAI #Yap
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Com o rápido desenvolvimento da economia de agentes inteligentes, a credibilidade dos resultados de raciocínio de IA tornou-se um tópico inevitável, questões como se o modelo pode ser adulterado, se a saída é verdadeira e se as decisões podem ser verificadas, todas essas questões afetarão a viabilidade futura da IA descentralizada.
@inference_labs escolheu aprofundar-se nesse ponto crítico, não criando aplicações extravagantes, mas dedicando-se a construir uma camada de verificação para toda IA, permitindo que cada raciocínio gere provas rastreáveis e impossíveis de falsificar.
A equipe mantém uma colaboração estreita com vários ecossistemas, incluindo redes de IA descentralizadas como Bittensor, e no Subnet 2 eles já produziram uma grande quantidade de provas de conhecimento zero, fornecendo dados de execução reais para a validação do modelo.
O objetivo deles é muito claro: fazer com que o processo de decisão da IA seja confiável mesmo sem uma instituição de confiança centralizada, permitindo que sistemas autônomos descentralizados, governança na cadeia e setores de alto valor possam usar IA com tranquilidade.
À medida que as capacidades do protocolo continuam a se expandir, a Inference Labs está se tornando uma força irresistível no campo do cálculo confiável de IA.
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