الليلة الماضية في الساعة الثانية صباحًا، كنت أتناول الشيشة مع صديقي، وكان يشتكي من روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي قائلاً: "مش مهم إذا كان يربح أو لا، أنا أخاف أكثر من كذبه وتلفيقه للأسباب." كما أظهر لي لقطة شاشة للأرباح وقال إنها مستقرة جدًا، لكن يده كانت ترتجف باستمرار. سألته بشكل عفوي: "إذن، أي نموذج يستخدمه بالضبط؟" توقف وقال: "مش عارف... على الأقل يشتغل." شعرت بقشعريرة في ظهري على الفور.

وهذا هو السبب الذي جعلني أتابع @inference_labs مؤخرًا: هم لا يتفوقون في "الإنشاء"، بل يجعلون "عملية الاستنتاج" دفتر حسابات قابل للتدقيق. هناك أمران مهمان جدًا مؤخرًا: ① الإعلان عن التعاون مع @cysic_xyz لنقل إثباتات zkML إلى شبكة حوسبة/مكونات مادية لامركزية، مستهدفين بشكل مباشر وقت الإثبات والتكلفة، وهو أحد أكبر التحديات؛ ② قالوا إن JSTprove أصبح متصلًا مباشرة بـ DSperse، حيث يتم تقسيم النموذج وتشغيله بشكل متوازي، وكل جزء يمكن أن ينتج "إيصال" قابل للتحقق. ومع إطلاق TruthTensor Crucible S1، الذي أصبح في قائمة الأفضل، أشعر أن الأمر ليس مجرد عرض تقديمي، بل هو دفع الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق إلى بيئة الإنتاج.