很多人現在用 AI,其實默認了一件事:結果出來了,就當它是對的。



但真要放進正式系統裡,這事就挺危險的。你沒法確認它是不是按你設想的流程跑的,更別說事後追溯。

#Inference Labs 有意思的地方就在這。它不是在做更聰明的 AI,而是在解決一個更基礎的問題:這個推理,你能不能證明它是真的跑過?他們把推理本身變成一件可驗證的事。跑完之後,能檢查、能復現、能證明,但模型和輸入依然是保密的。

這點其實很關鍵。不是我相信你,而是系統層面知道:這一步沒被動過。所以它改變的不是某個應用,而是 AI 上生產的方式。以前是先用,再在外面堆一堆風控。現在是推理本身就站得住腳。也正因為這樣,這套東西更適合嚴肅場景。金融、醫療、機構系統,甚至鏈上協議,都不太能接受差不多應該是對的。

@inference_labs 做的事,說白了把 AI 從黑箱,拉回到可以被核對的計算裡。這一步很底層。

而真正要長期落地的 AI,遲早都繞不過這一關。

@inference_labs #Yap @KaitoAI #KaitoYap #Inference
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