L'IA autonome semble séduisante—jusqu'à ce que la confiance entre en jeu.

Les agents peuvent trader, les robots peuvent se déplacer, et les systèmes peuvent agir de manière autonome, mais rien de tout cela n'a vraiment d'importance si ces actions ne peuvent pas être vérifiées.

C'est l'écart que @inference_labs s'efforce de combler.

Inference Labs construit la couche de vérification manquante pour l'IA autonome : des preuves cryptographiques qu'un résultat généré par l'IA a été produit par le bon modèle, en utilisant les bonnes entrées, sans exposer d'informations privées ou sensibles. C'est ce que permet la preuve d'inférence.

À mesure que zkML a mûri, une réalité est devenue claire : le défi principal n'est plus la cryptographie elle-même, mais la preuve et la vérification évolutives. Les preuves de modèle complet sont coûteuses en calcul et peu pratiques à grande échelle, c'est pourquoi l'approche a été inversée.

Au lieu de prouver tout, Inference Labs ne prouve que ce qui compte vraiment—les portes de décision critiques, les contraintes de sécurité, et les points de vérification qui déterminent les résultats.

Le résultat n'est pas théorique :

Plus de 302 millions de preuves déjà traitées

Subnet 2 fonctionnant comme la plus grande couche d'agrégation zkML décentralisée

Ce n'est pas une vision en attente d'être déployée.
C'est une infrastructure de vérification déjà en production.