Avec l'intégration progressive de l'intelligence artificielle (IA) dans nos vies, en particulier dans les processus logiciels, nous commençons à réaliser comment une couche de mécanisme auparavant négligée peut juger de manière fiable si l'inférence de l'IA s'exécute comme prévu. L'émergence de @inference_labs vise précisément à résoudre ce problème. Elle considère l'inférence comme une infrastructure, et non comme un service opaque et en boîte noire. En utilisant la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK), le processus d'inférence peut être reproduit, vérifié et inféré après exécution, garantissant la fiabilité des sorties sans divulguer le modèle ou les informations d'entrée. Un tel mécanisme non seulement augmente la crédibilité des sorties de l'IA, mais rend également l'inférence elle-même une partie vérifiable du système, sans avoir besoin de construire des mécanismes de protection supplémentaires pour prévenir des résultats non fiables. Ce changement de paradigme modifie la manière dont l'IA entre dans les environnements de production, rendant l'intelligence artificielle plus contrôlable et fiable tout en garantissant la confidentialité. Sans divulguer d'informations sensibles, @inference_labs assure, grâce à la vérification cryptographique et à des technologies de haute densité, que le processus de calcul est à la fois sécurisé et privé, ce qui ouvre des possibilités pour diverses applications industrielles. Que ce soit dans la défense, la santé ou le domaine de la finance décentralisée dans le Web3, elle montre un potentiel puissant, en particulier dans le secteur institutionnel, où ses cas d'utilisation sont de plus en plus prometteurs. #inference #KaitoYap @KaitoAI