多くのオンチェーンAIプロジェクトの最大の問題は、モデルの性能不足ではなく、スマートコントラクトが推論結果の信頼性を判断できないことです。結果が検証できない場合、AIは補助ツールのレベルに留まるしかありません。

@inference_labsはこの断層に対処し、検証可能な推論基盤を構築しています。推論の実行、結果の生成、検証のプロセスを分解し、監査可能なフレームワークに組み込んでいます。

これにより、コントラクト呼び出しは単一の信頼ポイントのAI出力ではなく、検証された制約を受けた計算結果となり、AIがチェーン上のロジックや自動意思決定に実際に参加できる条件を備えます。