Inference Labs 正在用可验证推理技术，为链外 AI 结果構建一層值得信賴的驗證基礎，讓用戶不再依賴黑盒判斷。

在今天的數字世界裡，許多關鍵決策已經交給大型模型完成。無論是風險識別、圖像分析還是合約執行，用戶常常只能看到一個已經輸出的結果，卻無法知道過程是否可靠。

正因如此，可驗證推理的重要性日益突出,@inference_labs 想解決的，就是讓每一次模型推理都有一份可被驗證的密碼學證明，讓用戶能夠真正理解結果從何而來。

項目提出的 Proof of Inference 架構，將零知識證明和可驗證計算結合起來，把本該不可見的推理過程轉化為可審查的鏈外證明，同時不暴露模型細節。

這種方式在隱私保護和可審計之間建立起新的平衡,團隊在研究資料和開源庫中展示了多項工程實踐，包括 ZKML 的驗證元件和推理證明工具鏈，為其技術路徑提供了實在基礎。

在資金與發展層面，Inference Labs 近期獲得行業機構的支持，用以推動驗證層基礎設施與代理安全的進一步建設，隨著更多應用需要可信推理，相關技術的價值也將愈發突出。

對普通用戶而言，一個能夠解釋自己決策過程的 AI，才是真正值得依賴，Inference Labs 所做的，就是把這種信任放進可被驗證的框架裡。

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