最近的 @inference_labs 越觉得它切的点挺准。现在的问题已经不是AI 会不会变强，而是当 AI 开始自己做事的时候，我们到底还能不能看清它在干嘛。

很多系统嘴上说可审计，实际上只是它自己给你一份记录。说白了，还是信任问题。Inference Labs 做的事情不让你信它，给你能验证的东西。AI 可以自己下判断、自己执行，但每一步都会留下证明，谁都能查，谁都能复现，不靠解释、不靠背书。

这个思路一旦成立，能落地的场景就很多了。DeFi 里的交易机器人、DAO 自动执行、预测市场，包括更偏现实世界的自动驾驶、工业系统，至少不再是出了问题再甩锅给模型。

他们现在跑的 TruthTensor，其实就是给 AI Agent 加了一层可对账能力，不是看它说得对不对，而是看它有没有按规则来。我比较加分的是这团队的状态。不是那种天天讲 AI 叙事、路线图拉满的项目，背景偏工程，节奏也慢，东西是一点点堆出来的。

融资有机构站台，但看得出来不着急讲估值故事。现在社区在做的积分和测试，更像是在筛真实用户，而不是刷热度。如果说我对 #inferencelabs 的感觉：它更像是在给以后一定会出问题的系统提前准备解法。

这种项目短期不一定最热，但真要等 AI 全面自动化了，你会发现，绕不开的就是它在解决的这个问题。

#Yap @KaitoAI #KaitoYap #Inference