Inference Labs використовує технології підтверджуваного виведення для створення надійної основи верифікації зовнішніх AI-результатів, щоб користувачі більше не покладалися на чорні ящики.

У сучасному цифровому світі багато ключових рішень приймаються за допомогою великих моделей. Чи то виявлення ризиків, аналіз зображень або виконання контрактів, користувачі часто бачать лише вже отриманий результат і не мають змоги зрозуміти, чи є процес надійним.

Саме тому важливість підтверджуваного виведення зростає, @inference_labs прагне вирішити цю проблему, щоб кожне модельне виведення супроводжувалося криптографічним доказом, який можна перевірити, дозволяючи користувачам справді зрозуміти, звідки беруться результати.

Пропонована архітектура Proof of Inference поєднує нульове знання та підтверджувальні обчислення, перетворюючи процес виведення, який зазвичай є непомітним, у перевіряємо доказ поза ланцюгом, без розкриття деталей моделі.

Такий підхід встановлює новий баланс між захистом приватності та можливістю аудиту; команда представила в дослідницьких матеріалах та відкритих бібліотеках кілька інженерних практик, включаючи компоненти ZKML для підтвердження та інструменти для доказів виведення, що дає основу для їхньої технологічної стратегії.

У фінансовому та розвиненому аспектах Inference Labs нещодавно отримала підтримку галузевих організацій для просування інфраструктури підтвердження та безпеки агентів, і зростаюча потреба у довірених виведеннях підкреслює цінність цієї технології.

Для звичайних користувачів AI, який може пояснити процес своїх рішень, — це справді надійний інструмент, і те, що робить Inference Labs, — це закладає цю довіру у перевірювану рамку.

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX