تحويل الذكاء الاصطناعي إلى مدقق على السلسلة — @inference_labs

في الماضي، عندما كان الحديث يدور حول الذكاء الاصطناعي، كان التركيز الأكبر على "مدى سرعة الحساب وذكاءه"، لكن Inference Labs قامت من خلال Proof of Inference بإرفاق كل استدلال بإثبات تشفير يمكن التحقق منه على السلسلة، مما يجعل مخرجات النماذج ليست مجرد تخمينات في صندوق أسود، بل سجلات على السلسلة يمكن تدقيقها، ليصبح الذكاء الاصطناعي فعلياً طبقة أساسية للتدقيق في بروتوكولات DeFi وAgent وRWA.

ومن خلال JSTprove، حوّلوا "إعطاء إثبات المعرفة الصفرية لاستدلال الذكاء الاصطناعي" إلى سلسلة أدوات مفتوحة المصدر؛ يستطيع المطورون فقط إدخال نموذج ONNX ليتم تشغيل خط الإنتاج الكامل: التكميم، وتوليد الدائرة، والشهادة، وإخراج الإثبات، والتحقق. ومؤخراً يتم تحديث المستودع بوتيرة عالية.

كما قاموا من خلال DSperse بتقسيم إثبات النماذج الكبيرة إلى أجزاء صغيرة قابلة للتنفيذ المتوازي، وربطها مع Bittensor Subnet 2، ليقوم الشبكة الموزعة بإنتاج هذه "شهادات التدقيق".

وعند دمج جهودهم في Galxe وتصميمهم لسلسلة مهام، حوّلوا Proof of Inference وDSperse وJSTprove إلى مسار نمو كامل "أداء المهام، تعلم البروتوكول، جمع السمعة"، ويمكنك أن تشعر بوضوح أن هذا الفريق لا يسعى فقط للترويج لمفهوم DeAI، بل يعمل بجد لجعل طبقة "تدقيق الذكاء الاصطناعي" حقيقة متفق عليها في هذا القطاع خطوة بخطوة.