Возможно ли сделать процесс вывода AI проверяемым и надежным, как транзакции в блокчейне? @inference_labs возникла именно из таких вопросов. Миссия Inference Labs — создать сетевой уровень, который наделяет результаты AI-вычислений криптографической проверяемостью, используя протокол Proof of Inference, позволяющий любой третьей стороне проверить подлинность AI-выводов, одновременно сохраняя конфиденциальность модели и безопасность данных. Такой механизм имеет огромное практическое значение для отраслей, где от результатов AI зависят ключевые решения, например, медицина, финансы и управление. Для достижения этой цели Inference Labs построила децентрализованную архитектуру проверки AI-вычислений, которая позволяет быстро и эффективно выполнять процессы вне цепочки, а затем с помощью доказательств с нулевым разглашением отправлять проверочную информацию в блокчейн. Такой дизайн сочетает в себе защиту приватности и требования к надежной проверке, избегая проблем с производительностью, связанных с прямым размещением больших моделей и вычислений в цепочке. В рамках сети Bittensor, в подсети 2, уже функционирует крупнейший в мире децентрализованный zkML-вычислительный кластер, который создал более 1.6 миллиарда доказательств, демонстрируя свою практичность и масштабируемость. Этот вопрос расширяется на более широкое размышление: в условиях, когда AI все больше интегрируется в реальные системы, как обеспечить его эффективность и надежность? Механизм Proof of Inference от Inference Labs предлагает ответ — он не только фокусируется на правильности AI-выводов, но и стремится построить открытую, децентрализованную экосистему проверки. Эта идея поддерживается инвесторами, такими как DACM, Delphi Ventures, Arche Capital и другими, совместно продвигая создание инфраструктуры доверия между AI и Web3. В будущем, когда все больше решений на базе AI потребуют прозрачности и проверяемости, такие базовые протоколы доверия могут стать ключом к более широкому применению AI. Продвижение Inference Labs поднимает также важный вопрос надежности AI: возможно ли доказать, что AI-выводы являются подлинными и надежными, а не просто принимать их за гипотезу? @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX