隨著人工智能（AI）逐漸融入我們的生活，尤其是在軟件流程中的集成，我們開始意識到以前被忽略的一層機制如何可靠地判斷AI推理是否按預期執行。 @inference_labs 的出現，正是為了解決這個問題。它將推理視為基礎設施，而不是一個黑箱的、不透明的服務。通過使用零知識證明（ZK）技術，推理過程可以在執行後被重放、驗證和推理，確保輸出的可靠性，而不洩露模型或輸入信息。 這樣的機制不僅增加了AI輸出的可信度，還使得推理本身成為系統中可驗證的一部分，無需額外構建保護機制來防止不可信的結果。這種思路的變革，改變了AI進入生產環境的方式，使得人工智能在保證隱私的基礎上更加可控和可信。 在不洩露敏感信息的前提下，@inference_labs 通過密碼學驗證和高密技術，確保計算過程既安全又私密，這為各種行業應用帶來了可能。無論是國防、醫療，還是Web3中的去中心化金融領域，它都展現出強大的潛力，特別是在機構領域，它的應用場景正逐漸被看好。 #inference #KaitoYap @KaitoAI