ほとんどの人はAIモデルに焦点を当てています。

この見方では、AIシステムの背後にあるより深いスタックを見逃しています。
@inference_labsは、そのアーキテクチャを3つの中核技術に基づいて構築しています：
→ zkML
→ 推論検証の証明（Proof of Inference）
→ 分散＋レピュテーションシステム
zkMLは、システムの基盤を形成します。
この層により、暗号技術を用いてAI計算を証明できるようになります。
推論検証の証明（Proof of Inference）は、すべてのAI出力を検証可能な結果へと変換します。
この仕組みにより、誰でも推論の正確性を確認できます。
分散システムは、複数のノードにまたがって推論を実行します。
レピュテーションシステムは、各出力に信頼と品質を割り当てます。
これらの層は、明確な進行を生み出します：
計算 → 証明 → 信頼
AIシステムは計算から始まります。
AIシステムは検証を通じて進化します。
AIシステムは、信頼を通じて信頼性のあるインフラへと成長します。
このアーキテクチャは、AIを暗号システムにより近づけます。
各出力には証明が伴い、各システムは検証によって信頼を築きます。