يركز معظم الناس على نماذج الذكاء الاصطناعي.

هذه الرؤية تتجاهل الطبقة الأعمق وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
@inference_labs يبني هيكله على ثلاثة تقنيات أساسية:
→ zkML
→ إثبات الاستنتاج
→ نظام موزع + سمعة
يشكل zkML أساس النظام.
هذه الطبقة تضمن أن الحسابات الذكائية يمكن إثباتها باستخدام التشفير.
تحول إثبات الاستنتاج كل مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة قابلة للتحقق.
هذه الآلية تتيح لأي شخص التحقق من صحة الاستنتاج.
تشغل الأنظمة الموزعة الاستنتاج عبر عدة عقد.
تُعطي أنظمة السمعة الثقة والجودة لكل مخرجات.
تخلق هذه الطبقات تدرجًا واضحًا:
الحوسبة → الإثبات → الثقة
تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالحوسبة.
تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال التحقق.
تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي بنية تحتية موثوقة من خلال الثقة.
يجلب هذا الهيكل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى أنظمة التشفير.
كل مخرج يحمل إثباتًا، وكل نظام يبني الثقة من خلال التحقق.