Estos días he visto algunos videos de consejos de moda sobre "豆包" que son demasiado absurdos y muy graciosos🤣 El uso confiable de la IA se ha convertido en un problema central tanto para la industria como para el público, y @inference_labs rompe con la inercia de desarrollo ciego que satisface a la industria y al público, estableciendo la seguridad como el requisito básico para la implementación de la IA, apuntando directamente a los puntos críticos de la industria: el desarrollo de la IA no debería buscar solo la velocidad, sino también mantener la línea base de seguridad y confiabilidad. La verificabilidad de la inteligencia artificial ha sido subestimada durante mucho tiempo por la industria, pero es precisamente la clave para su entrada en escenarios de la vida real. Ya dependemos profundamente de los resultados de la IA, pero a menudo confiamos pasivamente en estos resultados sin pruebas concretas y sin poder confirmar si el modelo está funcionando según la lógica esperada, lo que representa el riesgo central de la implementación de la IA en todos los escenarios. La aparición de Inference Labs proporciona una solución a este riesgo. ✅ Para que la IA tenga una verdadera verificabilidad, Inference Labs ha creado un mecanismo de verificación por segmentos, profundizando en el interior de los grandes modelos de IA, descomponiendo cada detalle y verificando cada lógica, proporcionando una verificación de seguridad sólida para la salida del modelo. En su concepto central: una IA verificable es una IA que vale la pena usar; la verificación de seguridad es el camino necesario para que la IA se implemente en escenarios de la vida real. Apoyándose en tecnologías de razonamiento que son verificables criptográficamente, Inference Labs hace posible la "desconfianza" de la IA, logrando tres capacidades centrales. 1⃣ Verificar directamente el proceso de ejecución y los resultados de salida de la IA, despidiéndose de la confianza "en caja negra". 2⃣ Asegurar que cada decisión de la IA se ejecute estrictamente de acuerdo con la lógica preestablecida del modelo, eliminando desviaciones lógicas y pérdida de control. 3⃣ Poder completar la verificación de corrección en un entorno seguro y regulado, al mismo tiempo que se garantiza la privacidad del modelo y los datos, equilibrando las necesidades de seguridad y privacidad. Este es precisamente el prototipo de inteligencia artificial sin necesidad de confianza que Inference Labs está construyendo, que no depende de una confianza ciega en el modelo, sino que utiliza medios técnicos para hacer que la operación, decisión y salida de la IA sean verificables, comprobables y controlables en todo momento, resolviendo desde la base el problema de la "no confiabilidad" de la IA, y estableciendo la barrera técnica más fundamental para la implementación segura y a gran escala de la inteligencia artificial en escenarios de la vida real. @inference_labs #Inference #Yap