في عملية الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، أصبحت موثوقية و أمان نتائج استنتاجات الذكاء الاصطناعي من القضايا الأساسية التي تركز عليها الصناعة.

ظهور @inference_labs قاد الاتجاه نحو الابتكار التكنولوجي في بنية تحتية لذكاء اصطناعي موثوق ولامركزي.

اقترح الفريق بروتوكول إثبات المعرفة بدون إثبات (Proof of Inference) الذي يتيح تنفيذ عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي بكفاءة خارج السلسلة، مع إنتاج إثباتات مشفرة قابلة للتحقق، مما يضمن تكامل وموثوقية مصدر مخرجات النموذج.

هذه الآلية لا تساعد فقط في حماية حقوق ملكية النموذج، بل توفر أيضًا طبقة ثقة قابلة للمراجعة للأنظمة المؤسسية والتطبيقات اللامركزية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

أنهت Inference Labs تمويلًا بقيمة 6.3 مليون دولار، وأقامت شراكات استراتيجية مع بيئات مثل EigenLayer و Bittensor، و subnet 2 التابعة لها تعتبر واحدة من أكبر مجموعات إثبات zkML اللامركزية في العالم، وتُظهر هذه التطورات القوة التقنية للمشروع في بناء بنية تحتية قابلة للتوسع وقابلة للتحقق من الذكاء الاصطناعي.

دفعت تقنيات Inference Labs التحول من السيطرة المركزية على الذكاء الاصطناعي إلى التحقق الشفاف والموثوق على السلسلة، مما يمهد الطريق لدمج عميق بين Web3 والذكاء الاصطناعي.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX