Les projets dans le monde des crypto-monnaies sont fréquemment accusés de falsification de données, et de nos jours, faire confiance au code est bien plus fiable que de croire aux discours creux. Le milieu de l'IA n'est pas en reste : des modèles avec des scores ridiculement élevés dans les classements, mais qui échouent plus souvent qu'un chat renversant un verre d'eau à la maison. La pollution des données d'entraînement, les questions d'évaluation biaisées, la boîte noire lors du processus d'évaluation, les scores qui ne reflètent pas la véritable capacité, tout cela constitue une véritable "vente en vitrine vs achat en vitrine" dans le domaine de l'IA. Ce genre d'opérations à la "nouvelle robe de l'empereur", qui trompent les utilisateurs, induisent en erreur les investisseurs et biaisent la régulation, finira par éroder la confiance fondamentale dans toute l'industrie. À ce moment-là, @inference_labs Subnet 2 se présente comme une bouffée d'air frais : grâce à une opération hardcore de preuve à divulgation zéro, il génère pour chaque inférence de modèle une identité cryptographique vérifiable et immuable, rendant toute tentative de triche impossible. Désormais, la performance de l'IA ne sera plus auto-promotion de la plateforme ; tout le monde pourra utiliser un "miroir magique" cryptographique pour vérifier l'authenticité. Pour les utilisateurs, cela signifie enfin pouvoir choisir un modèle en toute confiance ; pour l'industrie, c'est une véritable ancre pour reconstruire la confiance. Après tout, l'IA a déjà infiltré tous les aspects de la vie quotidienne, et une performance vérifiable est bien plus tangible qu’un score gonflé — qui voudrait encore jouer à "l'IA de Schrödinger" tous les jours ? Comment la preuve à divulgation zéro de Subnet 2 génère-t-elle une identité cryptographique pour les modèles ? Quelles autres applications de la technologie de preuve à divulgation zéro dans différents domaines ? En dehors de la preuve à divulgation zéro, quelles autres technologies peuvent garantir la crédibilité des modèles d'IA ?