AI ist bereits in Schlüsselbereichen wie Finanzen, DApps und Robotik tief verwurzelt, doch die Vertrauenswürdigkeit und Privatsphäre der Black-Box-Ausgaben sowie die Widersprüche bei der Verifizierung stellen das größte Hindernis für eine skalierbare Umsetzung dar. Die dezentrale, vertrauenswürdige AI-Inferenzinfrastruktur von @inference_labs löst dieses Problem präzise. 🔶 Der Kern ist das Proof of Inference Zero-Knowledge-Protokoll, das eine effiziente Inferenz außerhalb der Kette mit einer vertrauenswürdigen Verifizierung innerhalb der Kette in einem geschlossenen Kreislauf realisiert. AI führt außerhalb der Kette Hochgeschwindigkeitsberechnungen durch, um Leistungsengpässe zu vermeiden, und die generierten Zero-Knowledge-Beweise verankern die Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse in der Blockchain, wodurch sowohl die Rückverfolgbarkeit der Ausgaben als auch der Schutz der Modellprivatsphäre gewährleistet werden. Im Gegensatz zu Lösungen, die sich auf die Vertrauenswürdigkeit des Trainings konzentrieren, fokussiert sich Inference Labs auf die Ausführungs- und Inferenzphasen von AI und führt die praktische Umsetzung der kryptografischen Vertrauensschicht in diesem Bereich an. Das Kernprodukt, das Sertn-Framework, ermöglicht es Entwicklern, AI-Modelle in Zero-Knowledge-Beweis-Schaltungen umzuwandeln und in den dezentralen Markt zu integrieren, um verifizierbare Inferenzdienste anzubieten und ein Vertrauensmaßstab ohne Drittpartei zu schaffen. Diese Lösung passt perfekt zu Szenarien mit hohen Compliance-Anforderungen in den Bereichen Finanzen und Unternehmensanwendungen und erreicht ein Gleichgewicht zwischen Vertraulichkeit und Verifizierbarkeit im Inferenzprozess. Sie treibt den Sektor von Black-Box-Inferenz zu auditierbaren Berechnungen und legt das Fundament für Vertrauen in AI-Anwendungen in Web3, DeFi und Unternehmensanwendungen. ➡️ Kürzlich gab Inference Labs bekannt, dass die Anzahl der Feinabstimmungen von AI-Agenten auf seiner TruthTensor-Plattform 800.000 überschritten hat. Dies zeigt, dass Benutzer dieses autonome AI-System tatsächlich nutzen und anpassen und bereit sind, ihm zu vertrauen. Noch benutzerfreundlicher ist, dass Benutzer während des Betriebs des AI-Agenten jederzeit die Strategie feinabstimmen können, ohne das System neu starten oder neu bereitstellen zu müssen; alle nachträglichen Entscheidungsoutputs werden durch Zero-Knowledge-Beweise verifiziert, deren Ergebnisse vertrauenswürdig sind, jedoch keine Privatsphäre preisgeben. Inference Labs schafft die ultimative Form der vertrauenswürdigen AI-Inferenz, bei der jede Entscheidung von AI nachvollziehbar ist, jedoch "stumm wie ein Fisch" bleibt, und damit die Black-Box-Problematik vollständig durchbrochen wird, sodass die Anwendung von AI in Schlüsselbereichen sicherer und konformer wird. @inference_labs #Inference #Yap