多くのオンチェーンAIプロジェクトの最大の問題は、モデルが十分に強力でないことではなく、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。一度結果が検証できなくなると、AIは単なる補助ツールのレベルに留まってしまいます。

@inference_labsはこのギャップに対処し、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である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。

@KaitoAI #Yap @easydotfunX