عندما يركز الجميع على حجم النمو والأداء للنموذج، هل فكرت يوماً في الشيء الحقيقي الذي يستحق الثقة وراء الذكاء الاصطناعي؟ أصبحت توقعات وقرارات الذكاء الاصطناعي الآن جزءًا من العديد من المجالات الحيوية، من التداول الآلي في الأسواق المالية إلى القرارات الآلية للروبوتات، لكن عدم وجود أدلة استدلال قابلة للتحقق يعني أن هذه الأنظمة لا تزال كصناديق سوداء غير شفافة في السيناريوهات الحرجة. ظهور @inference_labs يهدف إلى كسر هذا الغموض، حيث أنشأ طبقة "إثبات الاستدلال" اللامركزية، تتيح لكل عملية تشغيل للنموذج أن تكون مصحوبة بإثبات تشفير يمكن التحقق منه، مما يعزز بشكل جذري موثوقية وشفافية الأنظمة الآلية. هذا ليس مجرد حلم، من الناحية التقنية، هم يدمجون شرائح zkML الموزعة، وأدوات تحويل الدوائر بدون معرفة، وبروتوكول Proof of Inference، بحيث يمكن مراجعة البيانات والمنطق الخاص بالاستدلال على السلسلة بشكل خارجي، دون الكشف عن تفاصيل النموذج أو الأسرار التجارية. هذا التصميم يحمي حقوق الملكية الفكرية ويوفر مسار إخراج يمكن تتبعه والتحقق منه للتطبيقات عالية المخاطر. خلال هذه العملية، أكمل الفريق عدة جولات من التمويل المؤسسي، وأقام تعاونًا مع العديد من بروتوكولات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مستخدمًا البنية التحتية الأساسية لدفع تطوير المعايير الصناعية بشكل جماعي. لقد بدأ اختبار Proof of Inference على الشبكة التجريبية، ويخطط لنشر نسخة الشبكة الرئيسية خلال يومًا، مما يعني أن شبكة استدلال الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق تتجه نحو التطبيق الفعلي تدريجيًا. وأهم سؤال يطرح الآن: عندما يكون لمخرجات الذكاء الاصطناعي إثباتات قابلة للتحقق، هل يمكن أن تظل أداة صندوق أسود غير متوقعة؟ إذا كانت كل عملية استدلال قابلة للمراجعة والتتبع، فهل نحن حقًا ندخل عصرًا جديدًا من الشفافية في الاستدلال الاقتصادي للذكاء الاصطناعي؟ الجواب على هذا السؤال يحدد مستقبل الثقة في الوكلاء الذكيين المستقلين والأنظمة اللامركزية. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX