När artificiell intelligens (AI) blir mer integrerad i våra liv, särskilt i mjukvaruprocesser, börjar vi inse hur ett tidigare förbisett lager av mekanismer pålitligt kan avgöra om AI-inferens fungerar som avsett. @inference_labs uppstod för att lösa detta problem. Den behandlar inferens som infrastruktur, inte som en svartbox, ogenomskinlig tjänst. Genom att använda zero-knowledge proof (ZK)-teknik kan inferensprocessen spelas upp, verifieras och resoneras efter exekvering, vilket säkerställer utdatans tillförlitlighet utan att avslöja modellen eller indatainformationen. Denna mekanism ökar inte bara trovärdigheten hos AI-resultat utan gör också slutsatsen till en verifierbar del av systemet, vilket eliminerar behovet av att bygga ytterligare skyddsmekanismer för att förhindra opålitliga resultat. Denna förändring i tankesättet har förändrat hur AI kommer in i produktionsmiljön, och gjort artificiell intelligens mer kontrollerbar och trovärdig med tanke på att säkerställa integritet. Utan att läcka känslig information säkerställer @inference_labs att beräkningsprocessen är både säker och privat genom kryptografisk verifiering och höghemlig teknik, vilket öppnar möjligheter för olika branschapplikationer. Oavsett om det gäller försvar, sjukvård eller decentraliserad finans i Web3, visar det stark potential, särskilt inom institutionella områden där dess tillämpningsscenarier gradvis gynnas. #inference #KaitoYap @KaitoAI