币圈频现项目数据造假，这年头信代码远比信噱头靠谱。AI 圈的水也不浅，榜单上分数高到离谱的模型，实际用起来翻车比家里猫打翻水杯还频繁。训练数据污染、测试题开小灶、评估过程黑箱操作，分数和真实能力严重脱节，堪称 AI 界的 “卖家秀 vs 买家秀”。这种 “皇帝的新衣” 式操作，坑用户、误导投资还带偏监管，长此以往，整个行业的信任基石都要被蛀空。这时候，@inference_labs 的 Subnet 2 堪称一股清流，用零知识证明的硬核操作，给每次模型推理生成可验证、不可篡改的密码学身份证，想作弊根本没门。从此 AI 表现不再是平台自卖自夸，任何人都能用密码学 “照妖镜” 验明正身。对用户来说，终于能擦亮眼睛选模型；对行业而言，这更是重建信任的定海神针。毕竟 AI 早已渗透生活方方面面，可验证的真实表现，远比虚高的分数来得实在 —— 谁也不想天天跟 “薛定谔的 AI” 斗智斗勇不是？Subnet 2零知识证明是如何给模型生成密码学身份证的？零知识证明技术在其他领域有哪些应用？除了零知识证明，还有哪些技术可以确保AI模型的可信度？