عندما يتم إدخال الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات عالية الحساسية مثل التمويل وتنفيذ العقود واتخاذ القرارات الآلية، تظهر مشكلة واقعية تدريجيًا، وهي مدى جدارة الثقة في النتائج التي يقدمها النموذج.

وفي هذا السياق الصناعي، يظهر @inference_labs بشكل خاص.

فهو لا يركز على تدريب نماذج أكبر، بل على جعل عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق والتدقيق.

من خلال دمج حساب الاستنتاج مع آليات الإثبات في علم التشفير، تتيح Inference Labs أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي في البيئة الموزعة قابلة للإثبات، مما يوفر أساسًا موثوقًا لاتخاذ القرارات في التطبيقات على السلسلة، والنظم المالية، والوكيلات الآلية، كما يعوض عن النقص الطويل في بنية الثقة بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX