看到抖音馬斯克的 人腦移植芯片！1,5s!! 可見未來對ai設備驗證的重要性！ 手術機器人之所以可靠，是因為精度不可妥協，而當機器人邁向更高自主性，驗證就必須同步升級。 如今人形機器人競賽的核心已不只是硬件與動作能力，而是“信任”，尤其在邊緣計算場景中，決策是否可信直接決定了家用與工業應用的安全上限。 Inference Labs @inference_labs 正是瞄準這一關鍵痛點，以“邊緣信任 + 可驗證自治”為核心，讓機器人在本地完成決策的同時，每一次 AI 判斷都能通過數學方式被驗證。 依託 Inference Network™，其將分佈式推理與零知識證明、zkML、FHE 與 TEE 結合，為 AI 決策生成加密指紋，實現可審計但不洩露模型與敏感數據的執行路徑。無論是小米提出的工廠級人形機器人部署，還是高密度工業自動化場景，本質都需要加密問責與低時延、高可靠的驗證機制來降低系統性風險。 Inference Labs @inference_labs 通過推理證明（PoI）構建可信層，正在解決自主系統“黑箱化”的根本問題，把 AI 從“看起來很聰明”，推進到“真正值得被信任”。 #inference #KaitoYap @KaitoAI