Inference Labs

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

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当代理人开始接触资金、物流和基础设施时，“相信我”就不再奏效了。关键系统需要的是证据，而不是承诺。这正是 Inference Labs 正在解决的问题。

借助人工智慧引导的精准操作，无人船正在修复珊瑚礁。环境自主性正在迅速提升，但生态机器人技术必须具备问责机制。可验证的推理确保了干预措施的透明度和安全性。

1/ 随著模型规模的扩大，「验证鸿沟」也随之扩大。推理过程变得不透明，溯源讯息遗失，信任关系瓦解。

超过 800 名芝加哥居民要求在允许使用人行道机器人之前提供安全性和符合美国残疾人ADA) 的数据。公众对自主系统的信任十分脆弱。如果没有可验证的决策流程，每个机器人都会变成一个装了轮子的黑匣子。证明可以解决这个问题。

下一个经济将不再由人类驱动，而将由代理驱动。 a16z表示，到 2030 年，这个市场的价值将达到 30 万亿美元。 @inference_labs 是唯一为代理本身构建验证、身份和治理原语的协议生态系统。 twitter.com/sudo_ron/status/19...

几周前，我们的联合创始人 Colin 在 Google 的 ZK & AI 峰会上发表了演讲。他分享了全模型 zkML 为何面临实际应用的瓶颈，以及我们如何以更快、更轻量的方式解决这个问题。以下是他演讲的片段，让我们一窥接下来的发展方向。

🚨 根据高德纳的报告，71%的人工智能故障是由部署后的意外行为造成的。原因是？因为大多数模型一旦离开实验室就无法验证。 Inference Labs通过"推理证明"解决这一问题：为野外的人工智能提供加密验证。

AI已经集成到38%的网络安全工具和70%以上的企业工作流程中。但是没有证据，你只是在信任这个黑匣子。以下是为什么这很危险以及我们如何解决它 💡

Inference Labs 为 Bittensor 上最大的零知识机器学习证明集群提供支持。但我们不会止步于规模 — 我们正在削减欺诈，在协议层面验证人工智能，并构建去中心化人工智能的未来。真实的计算。真实的后果。

你看过 http:/inferencelabs.com 了吗？ @const_reborn 刚刚看过👀

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