Inference Labs

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At Inference Labs we believe in a future where anyone can access AI without counterparty risk.

포스팅

에이전트가 자금, 물류, 인프라에 관여하기 시작하면 "믿어주세요"라는 말은 더 이상 통하지 않습니다. 핵심 시스템에는 약속이 아닌 증거가 필요합니다. 이것이 바로 Inference Labs가 해결하고자 하는 문제입니다.

로봇 보트는 AI 기반의 정밀한 조작으로 산호초를 복원하고 있습니다. 환경 자율성이 빠르게 발전하고 있지만, 생태 로봇 공학은 책임감을 가져야 합니다. 검증 가능한 추론은 개입의 투명성과 안전성을 보장합니다.

1/ 모델이 커질수록 "검증 격차"도 커집니다. 추론 과정이 불투명해지고, 출처가 불분명해지며, 신뢰가 무너집니다.

시카고 주민 800명 이상이 보도 로봇 설치를 허용하기 전에 안전 및 에이다(ADA) 데이터를 요구하고 있습니다. 자율 시스템에 대한 대중의 신뢰는 취약합니다. 검증 가능한 의사 결정 과정이 없다면 모든 로봇은 바퀴 달린 블랙박스가 될 뿐입니다. 증명이 이 문제를 해결합니다.

다음 경제는 인간 주도가 아닌, 에이전트 주도가 될 것입니다. a16z는 2030년까지 시장 규모가 30조 달러에 달할 것이라고 예측합니다. @inference_labs는 에이전트 자체를 위한 검증, 신원 확인 및 거버넌스 기본 요소를 구축하는 유일한 프로토콜 생태계입니다. twitter.com/sudo_ron/status/19...

몇 주 전, 저희 공동 창립자 콜린이 Google의 ZK & AI Summit에서 강연했습니다. 그는 전체 모델 zkML이 실질적인 한계에 도달한 이유와 이 문제를 해결하기 위해 저희가 어떻게 더 빠르고 가벼운 방법을 개발하고 있는지에 대해 이야기했습니다. 다음은 그의 강연 영상이며, 앞으로 어떤 일이 펼쳐질지 엿볼 수 있습니다.

🚨 가트너에 따르면 AI 실패의 71%는 배포 후 의도하지 않은 동작으로 인해 발생합니다. 왜 그럴까요? 대부분의 모델은 연구실을 벗어나면 검증할 수 없기 때문입니다. 인퍼런스 랩스는 추론 증명(Proof of Inference)으로 이를 해결합니다: 야생의 AI를 위한 암호학적 검증.

AI는 이미 38%의 사이버 보안 도구와 70% 이상의 기업 워크플로우에 통합되어 있습니다. 하지만 증거 없이는 단순히 블랙박스를 신뢰하는 것에 불과합니다. 그 이유와 우리가 이를 어떻게 해결하고 있는지 알아보겠습니다 💡

인퍼런스 랩스는 비트센서에서 가장 큰 zkML 증명 클러스터를 운영합니다. 하지만 우리는 규모에 멈추지 않을 것입니다 — 우리는 사기를 슬래싱하고, 프로토콜 수준에서 AI를 검증하며, DeAI의 미래를 구축하고 있습니다. 실제 컴퓨팅. 실제 결과.

http:/inferencelabs.com 보셨나요? @const_reborn 님이 방금 보셨어요 👀

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