Inference Labs 的可验证 AI 革命 一个确定性的事情，尽管当下 AI 功能强大，但由于缺乏确定性的证明，它目前仍是一个无法被完全信任的“黑盒”，这是为大众所不能接受的 在机器人 、金融等高风险领域，决策的错误可能导致灾难性后果，因此这些行业迫切需要可验证性的系统，以确保 AI 的输出是真实的 ■DSperse 与 JSTprove 构筑的“可验证架构” Inference Labs @inference_labs 为此痛点提出了系统架构的创新，实现了 zkML 从理论向生产级规模化的跨越，为AI验证打下来坚实的基础： ➡️DSperse (分布式切片技术)：该框架将模型识别并切分为多个可并行计算的切片，极大地降低了节点负担和计算延迟 ➡️JSTprove (轻量化证明系统)：通过简化的 CLI 界面隐藏了复杂的密码学细节，JSTprove 实现了证明速度 65% 的提升，并将内存成功压低至 1GB 以下 ➡️数据验证：截至 2025 年底该网络已处理超过 2.81 亿次 zkML 证明，证明了其在处理真实工作负载时的稳定性与高效性 通过模块化和开源的策略，Inference Labs @inference_labs 正在构建一个去中心化的 AI 证明网络，防止 AI 技术被极少数中心化巨头垄断，确保 AI 发展的民主化与透明化