Under de senaste två dagarna har jag sett några videoskämt där sittsäckar instruerar dressing, vilket är 🤣 för galet och roligt Hur man använder AI pålitligt har blivit ett kärnproblem för branschen och allmänheten, och @inference_labs bryter branschens blinda utvecklingströghet för att tillgodose allmänheten, etablerar säkerhet som grundprincipen för AI-implementering och pekar direkt på branschens smärtpunkter: AI-utveckling bör inte bara söka hastighet, utan också upprätthålla säkerhetens och tillförlitlighetens bottenlinje Verifierbarheten hos artificiell intelligens har länge underskattats av branschen, men det är just nyckeln till dess inträde i verkliga scenarier. Vi har länge förlitat oss mycket på AI-resultat, men litar ofta passivt på dessa resultat utan avgörande bevis och kan inte bekräfta om modellen fungerar som förväntat, vilket är den grundläggande risken med AI-implementering i alla scenarier, och framväxten av Inference Labs ger en lösning på denna risk ✅ För att göra AI verkligt verifierbar har Inference Labs skapat en originell slice-verifieringsmekanism som går djupt in i AI:s stora modell, demonterar varje detalj och verifierar varje spår av logik, samt tillhandahåller verklig säkerhetsverifiering för modellens utdata. I grunden: verifierbar AI är AI:n värd att använda; Säkerhetsverifiering är det enda sättet för AI att implementeras i verkliga scenarier Genom att förlita sig på kryptografiskt bevisbar resonemangsteknologi gör Inference Labs det möjligt att "lita på AI" och uppnå tre kärnfunktioner 1⃣ Verifiera direkt AI:ns exekveringsprocess och resultat ge ut, och säga adjö till "black box"-förtroende 2⃣ Säkerställ att varje beslut som AI fattar utförs strikt i enlighet med modellens förinställda logik, vilket eliminerar logiska avvikelser och förlust av kontroll 3⃣ Den kan genomföra korrekthetsverifiering i en säker och reglerad miljö, samtidigt som den säkerställer integriteten för modeller och data, med hänsyn till de dubbla behoven av säkerhet och integritet Detta är precis prototypen för förtroendelös artificiell intelligens som Inference Labs bygger, inte genom att förlita sig på blind tro på modellen, utan genom att använda tekniska metoder för att göra hela processen med AI-drift, beslutsfattande och resultat verifierbar, verifierbar och kontrollerbar, lösa problemet med AI "opålitlig" från grunden och bygga den grundläggande tekniska barriären för att artificiell intelligens ska vara verkligt säker och storskalig i verkliga scenarier @inference_labs #Inference #Yap