Actualmente, la mayoría de las aplicaciones de IA son como una caja negra opaca, los usuarios solo pueden aceptar pasivamente los resultados, pero no pueden conocer si el proceso de razonamiento es justo o si ha sido manipulado. Esta incertidumbre es precisamente el obstáculo fundamental para que la IA se integre profundamente en el mundo Web3, que enfatiza la certeza. Para ello, @inference_labs ha propuesto una idea clave: el proceso de razonamiento de la IA debe convertirse en una infraestructura auditable. Ellos no se centran en el rendimiento absoluto del modelo, sino en garantizar que cada resultado de razonamiento sea confiable y pueda ser verificado de forma independiente. Esto resuelve directamente el problema central de la integración de IA y blockchain: cuando las decisiones de IA comienzan a afectar directamente los activos o a ejecutar contratos automáticamente, todo el sistema no puede basarse únicamente en la confianza en sus servidores centralizados. A través de mecanismos de razonamiento verificables, Inference Labs se dedica a hacer que la salida de la IA tenga un nivel de fiabilidad comparable al de las transacciones en la cadena, lo que proporciona una premisa crucial para aplicar la IA de manera segura en DeFi, protocolos automatizados y sistemas complejos de múltiples agentes. Esto también indica una tendencia futura: en redes abiertas, lo que realmente puede implementarse a gran escala no será necesariamente el modelo de IA más inteligente, sino aquellos sistemas de IA con procesos de razonamiento más transparentes y confiables. Inference Labs está construyendo la base para ese futuro confiable. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX