La IA ya ha penetrado en campos clave como las finanzas, DApp y la robótica, pero la credibilidad de las salidas de caja negra y la privacidad, así como las contradicciones en la verificación, se han convertido en el mayor obstáculo para su implementación a gran escala. La infraestructura de inferencia de IA confiable y descentralizada de @inference_labs está abordando precisamente este punto crítico. 🔶 Su núcleo es el protocolo de prueba de conocimiento cero Proof of Inference, que logra un ciclo cerrado de inferencia eficiente fuera de la cadena + verificación confiable en la cadena. La IA realiza cálculos de alta velocidad fuera de la cadena para evitar cuellos de botella en el rendimiento, y la prueba de conocimiento cero generada ancla la credibilidad de los resultados en la blockchain, garantizando tanto la auditabilidad de las salidas como la estricta privacidad del modelo. A diferencia de las soluciones que se centran en la credibilidad del entrenamiento, Inference Labs se enfoca en la ejecución y la inferencia de la IA, liderando la práctica de la capa de confianza criptográfica en este campo. El marco del producto central Sertn permite a los desarrolladores convertir modelos de IA en circuitos de prueba de conocimiento cero, conectándose a un mercado descentralizado para ofrecer servicios de inferencia verificables, estableciendo un estándar de medición de confianza sin respaldo de terceros. Esta solución se adapta perfectamente a escenarios de alta exigencia regulatoria como las finanzas y el nivel empresarial, logrando un equilibrio entre la confidencialidad del proceso de inferencia y la verificabilidad. Está impulsando a la industria a pasar de la inferencia de caja negra a cálculos auditables, cimentando la confianza de la IA en aplicaciones Web3, DeFi y empresariales. ➡️ Recientemente, Inference Labs anunció que el número de ajustes de microajuste de agentes de IA en su plataforma TruthTensor ha superado las 800,000 veces. Esto indica que los usuarios están utilizando y ajustando realmente este sistema de IA autónoma y están dispuestos a confiar en él. Más humanizado, los usuarios pueden ajustar la estrategia en cualquier momento durante la operación del agente de IA, sin necesidad de reiniciar el sistema ni volver a desplegarlo; y todas las decisiones ajustadas se validarán a través de pruebas de conocimiento cero, cuyos resultados son confiables, pero no revelan la privacidad. Lo que Inference Labs está construyendo es la forma definitiva de inferencia de IA confiable, donde cada decisión de la IA tiene una justificación, pero se mantiene "en secreto", rompiendo completamente el dilema de la caja negra, haciendo que la aplicación de la IA en campos clave sea más segura y más conforme. @inference_labs #Inference #Yap