Maintenant, dès qu'on parle de projets d'IA, beaucoup de gens peuvent en avoir un peu marre, surtout que ce type de projets se multiplie et que la nouveauté a depuis longtemps disparu. Cependant, aujourd'hui, je vais parler de @inference_labs, qui résout un problème que beaucoup de gens n'ont peut-être pas réalisé, mais qui, une fois rencontré, peut vraiment poser problème, et cela mérite d'en discuter. Je vais donner un exemple très concret : vous dépensez de l'argent pour vous abonner à un service d'IA haut de gamme, pensant utiliser le modèle de pointe promis par le fournisseur, mais en réalité, le fournisseur pourrait discrètement rediriger votre demande vers un modèle moins cher. Après tout, vous ne pouvez pas voir l'intérieur du modèle, et les résultats semblent assez similaires, il est donc vraiment difficile de découvrir que vous avez été dupé. Cette situation est professionnellement appelée risque de substitution de modèle, en d'autres termes, vous payez pour un service haut de gamme, mais vous utilisez en réalité un produit de remplacement à bas prix. La solution d'Inference Labs est assez originale, elle repose sur la génération de preuves cryptographiques vérifiables publiquement grâce à des preuves à connaissance nulle, ce qui permet de confirmer que les poids du modèle n'ont pas été modifiés et de prouver que le modèle utilisé est bien celui spécifié, évitant ainsi le problème dès le départ. 👉 Les avantages clés sont très clairs. 1⃣ Tout le monde peut vérifier. Que ce soit vous-même, les autorités de régulation ou des tiers comme les auditeurs, tout le monde peut vérifier cette preuve de manière indépendante, sans avoir à faire confiance à Inference Labs ou au fournisseur de services d'IA, sans avoir besoin de garantir par la "réputation". 2⃣ Aucune fuite de vie privée. Les données essentielles du modèle (poids) et vos informations d'entrée n'ont pas besoin d'être rendues publiques, la sécurité est maximale. Prenons un exemple simple : c'est comme lorsque nous utilisons des pages web cryptées en HTTPS, vous n'avez pas besoin de connaître les détails de la cryptographie derrière, tant que vous confirmez que la connexion est sécurisée, c'est la même logique ici. Sa vision centrale est très claire : permettre aux utilisateurs d'utiliser des IA haut de gamme en toute confiance, permettre aux développeurs d'ouvrir leurs modèles (protéger la propriété intellectuelle), promouvoir un écosystème d'IA transparent et fiable, et réduire la dépendance aux géants. Dans des scénarios de gestion d'actifs sur la chaîne, d'agents automatisés, etc., par rapport à l'intelligence du modèle, les gens s'inquiètent davantage de la manipulation des inférences et de la substitution des modèles. Auparavant, des solutions de vérification d'inférence similaires étaient difficiles à mettre en œuvre en raison de leur lenteur et de leur coût élevé, tandis qu'Inference Labs, en collaboration avec Cysic, a introduit un matériel ZK pour accélérer, équipant le système de vérification d'un "accélérateur", rendant la théorie de la protection anti-contrefaçon réalisable. Après le lancement sur le réseau principal, leur attention se tourne vers des solutions plus faciles à utiliser, moins chères et évolutives, ce qui correspond parfaitement aux points de rupture potentiels des agents. Ce style de travail solide, sans spéculation, axé sur les bases, est d'autant plus fiable. #InferenceLabs