Inference Labs 如何减少 AI 模型出错的代价?



机场,金融、医疗、DeFi;这些领域的共同点只有一个;一旦出错,代价极高!

在这样的场景里,AI 的问题早已不是能不能跑通、准不准、而是能不能被审计。监管,责任、合规,从来不接受模型当时是这么想的。他们需要的是清晰的审计链路:

“ 这次预测是谁算的?用的是什么模型?在什么条件下执行?有没有被篡改过?”

Inference Labs 推出的 DSperse 和 JSTprove,正是为了解决这个核心问题。通过分布式证明与高效 zkML 推理,每一次预测和动作都可以被追溯、被验证、而无需暴露隐私数据或专有模型权重。

这意味着,系统既能在真实环境中运行,也能在事后接受独立审计;既满足隐私与 IP 保护,又不牺牲透明度与可问责性。

在高风险领域,信任不是附加价值、而是前提条件。可验证性,正在成为 AI 进入现实世界的通行证!

#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs
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