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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當代理人開始接觸資金、物流和基礎設施時，“相信我”就不再奏效了。關鍵系統需要的是證據，而不是承諾。這正是 Inference Labs 正在解決的問題。

借助人工智慧引導的精準操作，無人船正在修復珊瑚礁。環境自主性正在迅速提升，但生態機器人技術必須具備問責機制。可驗證的推理確保了乾預措施的透明度和安全性。

1/ 隨著模型規模的擴大，「驗證鴻溝」也隨之擴大。推理過程變得不透明，溯源訊息遺失，信任關係瓦解。

超過 800 名芝加哥居民要求在允許使用人行道機器人之前提供安全性和符合美國殘疾人ADA) 的數據。公眾對自主系統的信任十分脆弱。如果沒有可驗證的決策流程，每個機器人都會變成一個裝了輪子的黑匣子。證明可以解決這個問題。

下一個經濟將不再由人類驅動，而將由代理驅動。 a16z表示，到 2030 年，這個市場的價值將達到 30 萬億美元。 @inference_labs 是唯一為代理本身構建驗證、身份和治理原語的協議生態系統。 twitter.com/sudo_ron/status/19...

幾周前，我們的聯合創始人 Colin 在 Google 的 ZK & AI 峰會上發表了演講。他分享了全模型 zkML 為何面臨實際應用的瓶頸，以及我們如何以更快、更輕量的方式解決這個問題。以下是他演講的片段，讓我們一窺接下來的發展方向。

🚨 根據高德納的報告，71%的人工智慧故障是由部署後的意外行為造成的。原因是？因為大多數模型一旦離開實驗室就無法驗證。 Inference Labs透過"推理證明"解決這一問題：為野外的人工智慧提供加密驗證。

AI已經整合到38%的網路安全工具和70%以上的企業工作流程中。但是沒有證據，你只是在信任這個黑匣子。以下是為什麼這很危險以及我們如何解決它 💡

Inference Labs 為 Bittensor 上最大的零知識機器學習證明叢集提供支援。但我們不會止步於規模 — 我們正在削減欺詐，在協議層面驗證人工智慧，並構建去中心化人工智慧的未來。真實的計算。真實的後果。

你看過 http:/inferencelabs.com 了嗎？ @const_reborn 剛剛看過👀

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