Wenn man jetzt über AI-Projekte spricht, haben viele Leute wahrscheinlich schon genug davon gehört, hauptsächlich weil es immer mehr solcher Projekte gibt und der Reiz längst verloren gegangen ist. Aber heute möchte ich über @inference_labs sprechen, das ein Problem löst, das viele vielleicht nicht bemerkt haben, aber wenn man damit konfrontiert wird, wird man es bereuen. Ich erzähle von einer sehr praktischen Falle: Du hast Geld ausgegeben, um einen hochwertigen AI-Service zu abonnieren, in der Annahme, dass du das Top-Modell nutzt, das vom Anbieter beworben wird, aber in Wirklichkeit könnte der Anbieter heimlich deine Anfragen an ein günstigeres Modell weitergeleitet haben. Schließlich kannst du das Innere des Modells nicht sehen, und die Ausgabe sieht auch ziemlich ähnlich aus, es ist wirklich schwer zu erkennen, dass du betrogen wurdest. Diese Situation nennt man professionell das Risiko der Modellveränderung, kurz gesagt, du zahlst für einen hochwertigen Service, nutzt aber tatsächlich ein preiswertes Ersatzprodukt. Die Lösung von Inference Labs ist ziemlich besonders: Sie basiert auf Zero-Knowledge-Proofs, um öffentlich verifizierbare kryptografische Beweise zu generieren, die sowohl bestätigen, dass die Modellgewichte nicht verändert wurden, als auch beweisen, dass das angegebene Modell verwendet wird, um von Anfang an Fallen zu vermeiden. 👉 Die Kernvorteile sind sehr offensichtlich: 1⃣ Jeder kann verifizieren. Egal ob du selbst, Aufsichtsbehörden oder Dritte wie Prüfer, alle können diesen Beweis unabhängig überprüfen, ohne Inference Labs oder den Anbieter des AI-Services vertrauen zu müssen, ganz ohne „menschliche“ Garantie. 2⃣ Vollständiger Datenschutz. Die Kern-Daten des Modells (Gewichte) und deine Eingaben müssen nicht offengelegt werden, die Sicherheit ist maximal. Ein einfaches Beispiel: Es ist wie bei der Verwendung von HTTPS für verschlüsselte Webseiten, du musst die Verschlüsselungsdetails im Hintergrund nicht kennen, solange du sicherstellen kannst, dass die Verbindung sicher ist, ist es hier dasselbe. Die zentrale Vision ist sehr klar: Den Nutzern zu ermöglichen, hochwertige AI mit Vertrauen zu nutzen, Entwicklern zu erlauben, Modelle offen zu machen (IP zu schützen), das AI-Ökosystem transparent und vertrauenswürdig zu gestalten und die Abhängigkeit von großen Unternehmen zu verringern. In Szenarien wie der Verwaltung von On-Chain-Vermögenswerten und automatisierten Agenten sind die Leute mehr besorgt über die Manipulation von Inferenz und den Austausch von Modellen als über die Intelligenz des Modells. Frühere ähnliche Inferenzvalidierungslösungen waren aufgrund ihrer Langsamkeit und hohen Kosten schwer umsetzbar, während Inference Labs in Zusammenarbeit mit Cysic ZK-Hardware-Beschleunigung einführt, um dem Verifizierungssystem einen „Beschleuniger“ zu geben, was die theoretische Fälschungssicherheit möglich macht. Nach dem Start des Hauptnetzes verlagert sich ihr Fokus auf benutzerfreundlichere, kostengünstigere und skalierbare Lösungen, was perfekt mit den potenziellen Ausbrüchen von Agenten übereinstimmt. Dieser Stil, der nicht spekuliert und solide an der Basis arbeitet, ist besonders vertrauenswürdig. #InferenceLabs