Cuộc cách mạng AI có thể kiểm chứng của Inference Labs: Một điều chắc chắn là, bất chấp sức mạnh hiện tại của AI, việc thiếu bằng chứng xác thực khiến nó vẫn là một "hộp đen" không thể hoàn toàn tin tưởng. Điều này là không thể chấp nhận được đối với công chúng. Trong các lĩnh vực rủi ro như robot và tài chính, các quyết định sai lầm có thể dẫn đến hậu quả thảm khốc. Do đó, các ngành công nghiệp này cần khẩn cấp các hệ thống có thể kiểm chứng để đảm bảo tính xác thực của các sản phẩm đầu ra của AI. ■Kiến trúc "Có thể kiểm chứng" của DSperse và JSTprove Inference Labs (@inference_labs) đã giải quyết vấn đề này bằng cách đề xuất một kiến ​​trúc hệ thống sáng tạo, cho phép zkML chuyển từ lý thuyết sang triển khai quy mô sản xuất, tạo nền tảng vững chắc cho việc xác thực AI: ➡️DSperse (Công nghệ phân chia mô hình): Khung công nghệ này xác định và chia mô hình thành nhiều phần có thể tính toán song song, giảm đáng kể tải trọng nút và độ trễ tính toán. ➡️JSTprove (Hệ thống chứng minh nhẹ): Bằng cách ẩn các chi tiết mật mã phức tạp thông qua giao diện dòng lệnh đơn giản, JSTprove đạt được tốc độ chứng minh nhanh hơn 65% và giảm thành công mức sử dụng bộ nhớ xuống dưới 1GB. Dữ liệu minh dữ liệu: Tính đến cuối năm 2025, mạng lưới đã xử lý hơn 281 lần bằng chứng zkML, chứng minh tính ổn định và hiệu quả của nó trong việc xử lý khối lượng công việc thực tế. Thông qua chiến lược mô-đun và mã nguồn mở, Inference Labs (@inference_labs) đang xây dựng một mạng lưới chứng minh AI phi tập trung để ngăn chặn công nghệ AI bị độc quyền bởi một vài gã khổng lồ tập trung và để đảm bảo tính dân chủ và minh bạch của sự phát triển AI.