Инференс Лабс и Cysic — их совместная работа скорее не маркетинговый ход, а реальное соответствие инфраструктурных потребностей.
Вопрос очень прост: как сделать так, чтобы результаты AI-моделей казались надежными? Черный ящик слишком темный, никто не может точно объяснить логику вывода. Именно это и решает Inference Labs — с помощью технологий доказательства с нулевым разглашением превратить процесс AI-вычислений из полностью неподтверждаемого в прослеживаемый и проверяемый. Другими словами, они создают инфраструктуру доверия для децентрализованного AI.
Cysic, в свою очередь, умеет действительно применять эти проверяемые возможности. Одного лишь подтверждения недостаточно — нужно, чтобы эти возможности работали в реальных сценариях и приносили ценность. Объединив усилия, — решается вопрос доверия к AI и открываются пути применения доверенных возможностей. Это не просто брендовое сотрудничество, а естественная координация инфраструктурных цепочек, важный шаг на пути к превращению децентрализованного AI из концепции в практический инструмент.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
POAPlectionist
· 2025-12-31 05:41
Доказательства с нулевой информацией добавляют доверия к ИИ, что действительно важно.
Сейчас они обсуждают децентрализованный ИИ, но никто по-настоящему не решил проблему чёрного ящика, и Inference Labs движется в правильном направлении.
Сотрудничество между двумя проектами выглядит гораздо естественнее, в отличие от концепции чистой спекуляции.
Постойте, это действительно должно работать по цепочке, чтобы считать.
Проверка может быть, но не портите производительность.
Я чувствую, что кто-то наконец-то серьёзно занимается инфраструктурой.
Кто ещё будет продвигать линию zkAI в будущем?
Как был Cysic раньше и может ли это сотрудничество действительно что-то привести?
Уровень инфраструктуры кажется разумным, но я боюсь, что в итоге это будет проект PPT.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MercilessHalal
· 2025-12-28 15:58
Эм... доказательства с нулевым разглашением для создания уровня доверия к ИИ — эта идея действительно гениальна, наконец-то кто-то всерьёз занимается проблемой черного ящика
Посмотреть ОригиналОтветить0
Degen4Breakfast
· 2025-12-28 08:45
Опять история о "инфраструктуре", но на этот раз звучит не как чистая болтовня
Доказательства с нулевым разглашением подтверждают AI, Cysic отвечает за внедрение и использование, на первый взгляд действительно интересно
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-e51e87c7
· 2025-12-28 08:45
Доказательства с нулевой информацией дают перспективу на чёрные ящики ИИ, что является главным
---
Ещё одна история «мы хотим спасти ИИ», но на этот раз, кажется, что-то действительно есть
---
Говоря прямо, лучше задать вопрос и отметить лист, чем быть слепым к обоим
---
Доверие всегда было жизненной силой децентрализованного ИИ, и наконец-то кто-то серьёзно к этому относится
---
Уровень инфраструктуры естественным образом согласуется > маркетинговый комбинированный удар, что соответствует этому суждению
---
Постойте, не превратится ли сам процесс верификации в новый «чёрный ящик»?
---
От чёрного ящика до отслеживаемости — эта идея действительно отличается
---
Сотрудничество — это не для совместного маркетинга, а потому, что оно действительно дополняет друг друга, что мне нравится
Посмотреть ОригиналОтветить0
rugpull_ptsd
· 2025-12-28 08:27
Боже, наконец-то кто-то объяснил это ясно, это не просто хайп вокруг cp
Черный ящик AI действительно раздражает, этот шаг проверки обязательно нужно добавить, иначе кому поверишь
Настоящая уверенность у меня в Cysic, только когда они действительно используют свои возможности, это и есть настоящее мастерство
Инференс Лабс и Cysic — их совместная работа скорее не маркетинговый ход, а реальное соответствие инфраструктурных потребностей.
Вопрос очень прост: как сделать так, чтобы результаты AI-моделей казались надежными? Черный ящик слишком темный, никто не может точно объяснить логику вывода. Именно это и решает Inference Labs — с помощью технологий доказательства с нулевым разглашением превратить процесс AI-вычислений из полностью неподтверждаемого в прослеживаемый и проверяемый. Другими словами, они создают инфраструктуру доверия для децентрализованного AI.
Cysic, в свою очередь, умеет действительно применять эти проверяемые возможности. Одного лишь подтверждения недостаточно — нужно, чтобы эти возможности работали в реальных сценариях и приносили ценность. Объединив усилия, — решается вопрос доверия к AI и открываются пути применения доверенных возможностей. Это не просто брендовое сотрудничество, а естественная координация инфраструктурных цепочек, важный шаг на пути к превращению децентрализованного AI из концепции в практический инструмент.