Agora, quando se fala em projetos de IA, muitas pessoas podem estar um pouco cansadas, principalmente porque esse tipo de projeto está se tornando cada vez mais comum e a novidade já se foi. No entanto, hoje vamos falar sobre o @inference_labs, que resolveu um problema que muitos podem não perceber, mas que, quando acontece, pode causar prejuízos, e vale a pena discutir. Vou contar um exemplo muito prático: você paga por um serviço de IA de alta qualidade, pensando que está usando o modelo de ponta que a empresa anunciou, mas na verdade a empresa pode estar secretamente redirecionando suas solicitações para um modelo mais barato. Afinal, você não consegue ver o interior do modelo, e os resultados parecem semelhantes, então é realmente difícil perceber que você foi enganado. Essa situação é profissionalmente chamada de risco de substituição de modelo, ou seja, você paga por um serviço de alta qualidade, mas na verdade está usando um substituto de baixo custo. A solução da Inference Labs é bastante interessante, pois utiliza provas de conhecimento zero para gerar evidências criptográficas que podem ser verificadas publicamente, confirmando que os pesos do modelo não foram alterados e provando que o modelo utilizado é o especificado, evitando problemas desde a raiz. 👉 As principais vantagens são muito claras: 1⃣ Qualquer um pode verificar. Não importa se é você mesmo, um órgão regulador ou uma terceira parte como auditores, todos podem verificar essa evidência de forma independente, sem precisar confiar na Inference Labs ou na empresa que fornece o serviço de IA, sem depender da "honra" de ninguém. 2⃣ Totalmente sem vazamento de privacidade. Os dados centrais do modelo (pesos) e as informações que você insere não precisam ser divulgados, garantindo máxima segurança. Um exemplo simples: é como usamos páginas da web criptografadas com HTTPS, você não precisa saber os detalhes da criptografia, apenas precisa confirmar que a conexão é segura, e aqui é a mesma coisa. A visão central é muito clara: permitir que os usuários usem IA de alta qualidade com confiança, que os desenvolvedores se sintam à vontade para abrir modelos (protegendo a propriedade intelectual), promovendo um ecossistema de IA transparente e confiável, reduzindo a dependência de grandes empresas. Na gestão de ativos em blockchain, agentes automatizados e outros cenários, as pessoas estão mais preocupadas com a possibilidade de a inferência ser manipulada ou o modelo ser trocado, em vez da inteligência do modelo. Anteriormente, soluções semelhantes de verificação de inferência eram difíceis de implementar devido à lentidão e ao alto custo, mas a Inference Labs, em parceria com a Cysic, introduziu aceleração de hardware ZK, equipando o sistema de verificação com um "acelerador", tornando a teoria da proteção contra fraudes uma realidade. Após o lançamento da mainnet, o foco deles se voltou para tornar as coisas mais fáceis de usar, mais baratas e escaláveis, o que se alinha perfeitamente com o potencial explosivo dos agentes. Esse estilo de trabalho sólido, sem especulação, que se concentra na base, é especialmente confiável. #InferenceLabs