在去中心化系统里，真正危险的往往不是代码漏洞，而是那些从未被追问过的“默认选择”。 当人工智能开始参与交易执行、资源分配甚至治理决策时，这种风险只会被放大。如果一个结果只是“看起来合理”，却无法被证明、复现或审计，那所谓的去中心化信任，其实只是被外包给了概率和模型。这也是我认为 @inference_labs 路线很重要的原因。 他们@inference_labs关注的不是模型有多聪明，而是决策发生那一刻是否负责任、是否可追溯。 通过把推理过程本身变成可验证对象，每一次输出都能回答“为什么会这样”“是否符合预设约束”。 错误不再被隐藏在模型内部，而是可以被发现、被质疑、被修正。将 JSTprove 等能力直接嵌入实际系统，让 zkML 不再停留在演示阶段，而是真正进入生产环境。 在我看来@inference_labs这代表了一种成熟的 AI + Web3 方向：不是追求无限扩张，而是先把问责和验证打牢。 #inference #KaitoYap @KaitoAI