ظهور Inference Labs يمثل مرحلة جديدة في دمج Web3 وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

في الماضي، كانت قرارات ومخرجات أنظمة استنتاج الذكاء الاصطناعي غالبًا تفتقر إلى قابلية التحقق، وهو أمر غير مناسب بشكل خاص للتطبيقات التي تتعامل مع أموال كبيرة أو بيانات عالية الحساسية.

@inference_labs من خلال بناء بنية تحتية استنتاجية للذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق ومرنة، تمكن البروتوكولات المختلفة على السلسلة وخارجها من التعاون بشكل عالي الكفاءة.

على سبيل المثال، تعاونها مع Lagrange يدمج أدوات zkML المتقدمة في النظام البيئي، مما يعزز قدرات إثبات التشفير لسلوك نماذج الذكاء الاصطناعي، ويساعد في حل مشكلة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي.

من خلال دمجها مع الشبكات اللامركزية، لا تقتصر Inference Labs على إدخال استنتاجات الذكاء الاصطناعي الموثوقة ضمن تطبيقات Web3 فحسب، بل تعزز أيضًا تطوير شبكات التحقق التي يشارك فيها العديد من الأطراف، مما يكسر احتكار مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزية لنتائج الإخراج.

مثل هذا الهيكل يمكن أن يوفر خدمات استنتاج الذكاء الاصطناعي قابلة للتدقيق والمتابعة، مع ضمان حقوق الملكية والخصوصية للنماذج، لدعم DeFi والألعاب والتطبيقات المؤسسية.

مع نضوج بروتوكولات مثل Proof of Inference واعتمادها على نطاق أوسع في المستقبل، من المتوقع أن تصبح استنتاجات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والقابلة للتحقق البنية التحتية الأساسية التي تدفع تكامل العقود الذكية واتخاذ القرارات الآلية بشكل موثوق على blockchain.

@inference_labs @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX