Inference Labs 正在用可验证推理技术，为链外 AI 结果构建一层值得信赖的验证基础，让用户不再依赖黑盒判断。

في عالم الرقمية اليوم، تم تفويض العديد من القرارات الحاسمة إلى نماذج كبيرة. سواء كان ذلك في التعرف على المخاطر، أو تحليل الصور، أو تنفيذ العقود، غالبًا ما يرى المستخدمون فقط النتيجة النهائية ولا يستطيعون معرفة ما إذا كانت العملية موثوقة أم لا.

لذلك، تزداد أهمية الإثبات القابل للتحقق، @inference_labs تريد حل المشكلة بحيث يكون لكل استنتاج نموذج إثبات تشفير يمكن التحقق منه، مما يمكّن المستخدمين من فهم مصدر النتائج حقًا.

يقترح مشروع Proof of Inference، وهو هيكلية تجمع بين إثبات المعرفة الصفرية والحساب القابل للتحقق، وتحول عملية الاستنتاج التي يفترض أن تكون غير مرئية إلى إثبات خارجي قابل للمراجعة، دون الكشف عن تفاصيل النموذج.

يؤسس هذا النهج توازنًا جديدًا بين حماية الخصوصية وإمكانية التدقيق، وقد عرض الفريق في مواد البحث والمكتبات المفتوحة المصدر العديد من الممارسات الهندسية، بما في ذلك مكونات التحقق من ZKML وأدوات إثبات الاستنتاج، مما يوفر أساسًا عمليًا لمساره التقني.

على مستوى التمويل والتطوير، حصلت Inference Labs مؤخرًا على دعم من المؤسسات الصناعية، لتعزيز البنية التحتية لطبقة التحقق وأمان الوكلاء، ومع ازدياد الطلب على تطبيقات تعتمد على إثبات موثوق، ستبرز قيمة هذه التقنيات أكثر فأكثر.

بالنسبة للمستخدمين العاديين، الذكاء الاصطناعي القادر على شرح عملية اتخاذ القرار الخاصة به هو حقًا ما يستحق الاعتماد عليه، وما تفعله Inference Labs هو وضع هذا الثقة في إطار يمكن التحقق منه.