Автономный ИИ звучит убедительно — до тех пор, пока не вступает в игру доверие.

Агенты могут торговать, роботы — перемещаться, а системы — действовать автономно, но всё это не имеет значения, если эти действия нельзя проверить.

Это та проблема, которую решает @inference_labs.

Inference Labs создает недостающий слой проверки для автономного ИИ: криптографические доказательства того, что результат, сгенерированный ИИ, был получен правильной моделью, с использованием правильных входных данных, без раскрытия приватной или чувствительной информации. Именно это позволяет Proof of Inference.

По мере развития zkML стала очевидна одна реальность: основная проблема уже не в криптографии, а в масштабируемом доказательстве и проверке. Полные доказательства модели требуют больших вычислительных ресурсов и непрактичны в масштабах, поэтому подход был инвертирован.

Вместо того чтобы доказывать всё, Inference Labs подтверждает только то, что действительно важно — критические точки принятия решений, ограничения безопасности и контрольные точки проверки, определяющие исход.

Результат не является теорией:

Более 302 миллионов доказательств уже обработано

Subnet 2 работает как крупнейший децентрализованный слой агрегирования zkML

Это не видение, ожидающее внедрения.
Это инфраструктура проверки, уже работающая в производстве.