Cuando la IA comienza a ser introducida en escenarios de alta sensibilidad como finanzas, ejecución de contratos y toma de decisiones automáticas, surge una problemática real: ¿los resultados que proporciona el modelo son confiables?

Es en este contexto industrial donde la aparición de @inference_labs resulta especialmente crucial.

Su enfoque no está en entrenar modelos más grandes, sino en hacer que el proceso de inferencia de IA sea verificable y auditable.

Al combinar el cálculo de inferencia con mecanismos de prueba criptográfica, Inference Labs permite que la salida de la IA en entornos distribuidos sea demostrable, lo que proporciona una base de decisiones confiable para aplicaciones en cadena, sistemas financieros y agentes automatizados, además de completar la infraestructura de confianza que AI y blockchain han carecido durante mucho tiempo.

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