La IA ha penetrado en campos clave como finanzas, DApps y robots, pero la contradicción entre la credibilidad y la privacidad de la salida de caja negra y la verificación se ha convertido en el mayor obstáculo para la implementación a gran escala. La infraestructura descentralizada y confiable de inferencia de IA de @inference_labs está resolviendo con precisión este problema 🔶 Su núcleo es el protocolo de prueba de conocimiento cero Proof of Inference, que realiza razonamiento eficiente fuera de cadena + verificación confiable en cadena en bucle cerrado. La IA evade cuellos de botella en el rendimiento en operaciones off-chain de alta velocidad, y las pruebas de conocimiento cero generadas anclan la credibilidad de los resultados a la blockchain, asegurando que los resultados puedan ser rastreados y auditados, respetando estrictamente la privacidad del modelo y la ausencia de fugas A diferencia de las soluciones que se centran en entrenar la fiabilidad, Inference Labs se centra en la ejecución y inferencia de IA, liderando la implementación de capas de confianza cifradas en este campo. El producto principal, el framework Sertn, permite a los desarrolladores transformar modelos de IA en circuitos de prueba de conocimiento cero, acceder a mercados descentralizados para ofrecer servicios de razonamiento verificables y establecer estándares de medición de confianza sin el respaldo de terceros para ambas partes Esta solución es perfectamente adecuada para escenarios de alta normativa como finanzas y empresas, y logra equilibrar la confidencialidad y la verificabilidad en el proceso de razonamiento. Está impulsando la industria desde el razonamiento de caja negra hasta la computación auditable, construyendo una base sólida de confianza para la IA en Web3, DeFi y aplicaciones a nivel empresarial ➡️ Recientemente, Inference Labs anunció que el número de ajustes finos de agentes de IA en su plataforma TruthTensor ha superado los 800.000. Esto demuestra que los usuarios están utilizando y adaptando el sistema de IA autónoma en la vida real, y están dispuestos a confiar en él. Lo más fácil de usar es que los usuarios pueden afinar la estrategia en cualquier momento durante la operación del agente de IA sin reiniciar el sistema ni volver a desplegar. Todos los resultados de decisiones ajustados se verifican mediante pruebas de conocimiento cero, y los resultados son creíbles sin revelar privacidad Lo que Inference Labs está creando es la forma definitiva de razonamiento de IA confiable, de modo que cada decisión de IA está justificada, pero es "discreta", rompiendo por completo el dilema de la caja negra y haciendo que la aplicación de la IA en áreas clave sea más segura y conforme @inference_labs #Inference #Yap