Inference Labs использует технологии проверяемых выводов для создания надежной основы верификации вне цепочки AI-результатов, чтобы пользователи больше не полагались на черные ящики.

В современном цифровом мире многие ключевые решения уже принимаются с помощью крупных моделей. Будь то распознавание рисков, анализ изображений или выполнение контрактов, пользователи часто видят только уже полученный результат, не зная, насколько процесс был надежным.

Именно поэтому важность проверяемых выводов возрастает, @inference_labs стремится решить задачу, чтобы каждый вывод модели сопровождался проверяемым криптографическим доказательством, позволяющим пользователям действительно понять, откуда взялся результат.

Предложенная архитектура Proof of Inference объединяет нулевые знания и проверяемые вычисления, превращая скрываемый процесс вывода в проверяемое внецепочечное доказательство, при этом не раскрывая детали модели.

Этот подход создает новый баланс между защитой конфиденциальности и возможностью аудита. Команда демонстрирует множество инженерных решений в исследовательских материалах и открытых библиотеках, включая компоненты верификации ZKML и инструменты доказательства вывода, что обеспечивает надежную техническую основу.

В финансовом и развитии направлении Inference Labs недавно получила поддержку отраслевых организаций для продвижения инфраструктуры проверяемого слоя и обеспечения безопасности агентов. По мере роста потребности в доверенных выводах заинтересованные стороны все больше оценят ценность соответствующих технологий.

Для обычных пользователей AI, который может объяснить процесс своих решений, действительно заслуживает доверия. То, что делает Inference Labs, — это внедрение этого доверия в проверяемую структуру.

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX