Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
很多人现在用 AI,其实默认了一件事:结果出来了,就当它是对的。
但真要放进正式系统里,这事就挺危险的。你没法确认它是不是按你设想的流程跑的,更别说事后追溯。
#Inference Labs 有意思的地方就在这。它不是在做更聪明的 AI,而是在解决一个更基础的问题:这个推理,你能不能证明它是真的跑过?他们把推理本身变成一件可验证的事。跑完之后,能检查、能复现、能证明,但模型和输入依然是保密的。
这点其实很关键。不是我相信你,而是系统层面知道:这一步没被动过。所以它改变的不是某个应用,而是 AI 上生产的方式。以前是先用,再在外面堆一堆风控。现在是推理本身就站得住脚。也正因为这样,这套东西更适合严肃场景。金融、医疗、机构系统,甚至链上协议,都不太能接受差不多应该是对的。
@inference_labs 做的事,说白了把 AI 从黑箱,拉回到可以被核对的计算里。这一步很底层。
而真正要长期落地的 AI,迟早都绕不过这一关。
@inference_labs #Yap @KaitoAI #KaitoYap #Inference