@inference_labs - 入門指南 推理網絡使無需信任的通用人工智能 (AGI) 成為必然：它用可驗證的 AI 切片組成的全球網絡取代了封閉的集中式模型。從設計上講，每一次計算都變得可驗證、不可停止且具有彈性。 推理通過有針對性的、基於切片的驗證方法，實現了大規模的容錯分佈式 AI。（架構詳情見圖） 推理的四大支柱： a. 推理證明 每個關鍵的 AI 輸出都通過加密證明進行保護——經過數學驗證且可證明，而非基於盲目信任。 b. 自主取證 自主系統的身份和責任基於加密可驗證性，確保確定性和可追溯性，而無需依賴任何假設。 c. 可驗證計算 計算完整性通過基於證明的驗證來保障，從而實現大規模的確定性，用數學保證取代信任。 d.超大規模通用人工智能 (AGI) 推理網絡可擴展至數千個節點，為無需信任的全球通用人工智能奠定了基礎。 該協議已從 @sandeepnailwal、@santiagoroel、@echodotxyz、@Delphi_Ventures 等機構籌集了超過 600 萬美元的資金。 詳情如下。👇

兄弟，你總結得很好。

Satyaki，你對推理的解釋非常清晰明了！