Ces derniers jours, j'ai vu des vidéos de conseils de mode sur les "doubao" qui sont vraiment absurdes et hilarantes🤣 La question de comment utiliser l'IA de manière fiable est devenue un problème central pour l'industrie et le grand public. @inference_labs brise l'inertie du développement aveugle qui satisfait l'industrie et le public, en plaçant la sécurité comme condition fondamentale pour la mise en œuvre de l'IA, en ciblant les points sensibles de l'industrie : le développement de l'IA ne devrait pas se concentrer uniquement sur la vitesse, mais aussi sur le respect des normes de sécurité et de fiabilité. La vérifiabilité de l'intelligence artificielle a longtemps été sous-estimée par l'industrie, alors qu'elle est justement la clé de son intégration dans des scénarios de la vie réelle. Nous dépendons déjà profondément des résultats fournis par l'IA, mais souvent, sans preuves concrètes et sans pouvoir confirmer si le modèle fonctionne selon la logique prévue, nous faisons confiance à ces résultats de manière passive. C'est le risque central de la mise en œuvre de l'IA dans tous les scénarios, et l'apparition d'Inference Labs vise à fournir une solution à ce risque. ✅ Pour que l'IA ait une véritable vérifiabilité, Inference Labs a créé un mécanisme de vérification par tranches, plongeant à l'intérieur des grands modèles d'IA, décomposant chaque détail et vérifiant chaque logique, afin de fournir une validation de sécurité concrète pour les résultats du modèle. Dans sa philosophie centrale : une IA vérifiable est une IA qui mérite d'être utilisée ; une IA validée par la sécurité est le chemin incontournable pour l'intégration de l'IA dans des scénarios réels. S'appuyant sur des techniques de raisonnement prouvables en cryptographie, Inference Labs rend possible la "décentralisation" de l'IA, réalisant trois capacités centrales. 1⃣ Vérifier directement le processus d'exécution et les résultats de l'IA, en disant adieu à la confiance de type "boîte noire". 2⃣ S'assurer que chaque décision de l'IA est strictement exécutée selon la logique prédéfinie du modèle, éliminant les dérives logiques et le manque de contrôle. 3⃣ Être capable de réaliser une vérification de la justesse dans un environnement sécurisé et réglementé, tout en garantissant la confidentialité des modèles et des données, conciliant ainsi les besoins de sécurité et de confidentialité. C'est exactement le prototype d'intelligence artificielle sans confiance qu'Inference Labs est en train de construire, ne dépendant pas d'une confiance aveugle dans le modèle, mais utilisant des moyens techniques pour rendre l'exécution, la décision et la sortie de l'IA vérifiables, prouvables et contrôlables tout au long du processus, résolvant ainsi le problème de l'"incertitude" de l'IA, et établissant la barrière technologique la plus essentielle pour une intégration véritablement sécurisée et à grande échelle de l'intelligence artificielle dans des scénarios réels. @inference_labs #Inference #Yap