Inference Labs 的可驗證 AI 革命 一個確定性的事情，儘管當下 AI 功能強大，但由於缺乏確定性的證明，它目前仍是一個無法被完全信任的“黑盒”，這是為大眾所不能接受的 在機器人 、金融等高風險領域，決策的錯誤可能導致災難性後果，因此這些行業迫切需要可驗證性的系統，以確保 AI 的輸出是真實的 ■DSperse 與 JSTprove 構築的“可驗證架構” Inference Labs @inference_labs 為此痛點提出了系統架構的創新，實現了 zkML 從理論向生產級規模化的跨越，為AI驗證打下來堅實的基礎： ➡️DSperse (分佈式切片技術)：該框架將模型識別並切分為多個可並行計算的切片，極大地降低了節點負擔和計算延遲 ➡️JSTprove (輕量化證明系統)：通過簡化的 CLI 界面隱藏了複雜的密碼學細節，JSTprove 實現了證明速度 65% 的提升，並將內存成功壓低至 1GB 以下 ➡️數據驗證：截至 2025 年底該網絡已處理超過 2.81 億次 zkML 證明，證明了其在處理真實工作負載時的穩定性與高效性 通過模塊化和開源的策略，Inference Labs @inference_labs 正在構建一個去中心化的 AI 證明網絡，防止 AI 技術被極少數中心化巨頭壟斷，確保 AI 發展的民主化與透明化