Lorsque l'IA commence à être introduite dans des scénarios à haute sensibilité tels que la finance, l'exécution de contrats et la prise de décision automatisée, un problème concret apparaît progressivement : les résultats fournis par le modèle sont-ils dignes de confiance ?

C'est dans ce contexte industriel que l'émergence de @inference_labs devient particulièrement cruciale.

Elle ne se concentre pas sur la formation de modèles plus grands, mais sur la rendre le processus de raisonnement de l'IA lui-même vérifiable et auditable.

En combinant le calcul de raisonnement avec des mécanismes de preuve cryptographique, Inference Labs permet à la sortie de l'IA dans un environnement distribué d'être provable, ce qui fournit une base de décision fiable pour les applications en chaîne, les systèmes financiers et les agents automatisés, comblant ainsi le déficit de l'infrastructure de confiance à long terme entre l'IA et la blockchain.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX