يبدو الذكاء الاصطناعي المستقل مقنعًا—حتى تدخل الثقة في المعادلة.

يمكن للوكلاء التداول، ويمكن للروبوتات التحرك، ويمكن للأنظمة أن تعمل بشكل مستقل، لكن لا شيء من ذلك يهم حقًا إذا لم يتم التحقق من تلك الأفعال.

هذه هي الفجوة التي تعالجها @inference_labs.

تبني مختبرات الاستنتاج طبقة التحقق المفقودة للذكاء الاصطناعي المستقل: إثباتات التشفير التي تؤكد أن نتيجة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تم إنتاجها بواسطة النموذج الصحيح، باستخدام المدخلات الصحيحة، دون الكشف عن معلومات خاصة أو حساسة. هذا هو ما يتيح إثبات الاستنتاج.

مع نضوج zkML، أصبح من الواضح حقيقة واحدة: التحدي الأساسي لم يعد التشفير نفسه، بل الإثبات والتحقق القابل للتوسع. الإثباتات الكاملة للنموذج مكلفة حسابيًا وغير عملية على نطاق واسع، لذا تم عكس النهج.

بدلاً من إثبات كل شيء، تثبت مختبرات الاستنتاج فقط ما يهم حقًا—البوابات الحاسمة لاتخاذ القرار، قيود السلامة، ونقاط التحقق التي تحدد النتائج.

النتيجة ليست نظرية:

تمت معالجة أكثر من 302 مليون إثبات بالفعل

الشبكة الفرعية 2 تعمل كأكبر طبقة تجميع zkML لامركزية

هذه ليست رؤية تنتظر التنفيذ.
بل هي بنية التحقق التي تعمل بالفعل في الإنتاج.