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
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