AI phi tập trung không chỉ cạnh tranh về sức mạnh tính toán mà còn yêu cầu cơ sở hạ tầng có thể kiểm tra và chứng minh được, đồng thời @inference_labs cung cấp một con đường khả thi.

Khi các mạng AI phi tập trung phát triển, mọi người dần nhận ra rằng chỉ phân phối các mô hình là không đủ, và liệu kết quả có thật hay không và liệu chúng có được thực hiện theo quy tắc hay không cũng rất quan trọng.

Inference Labs đã chọn đột phá ở những nơi khó khăn nhất. Nó tập trung vào việc kết hợp suy luận AI với các bằng chứng mật mã, cho phép mọi đầu ra của mô hình đều được dán nhãn đáng tin cậy.

Đối với các giao thức muốn sử dụng kết quả AI trên chuỗi, điều này có nghĩa là biến các kết luận thông minh thành sự thật có thể giải quyết thay vì hộp đen không thể theo dõi.

Quan trọng hơn, cách tiếp cận này khiến tính minh bạch của AI không còn là thứ xa xỉ mà là khả năng có thể được chia sẻ bởi tất cả mọi người.

Cho dù đó là xây dựng nền kinh tế AI thế hệ tiếp theo hay tìm kiếm cơ sở hạ tầng suy luận đáng tin cậy hơn, Inference Labs đều cung cấp một giải pháp để ngành thực hiện nghiêm túc.

Nó làm cho AI phi tập trung trở nên thiết thực và có thể hành động hơn là chỉ là một ý tưởng.

Tham gia Kaito:

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @easydotfunX