eeeee, que s'est-il passé, pour collaborer avec ce déchet qu'est @cysic_xyz ! Eh bien ! Quel dommage pour le projet @inference_labs ! Vite, changez pour un projet impressionnant ! Sinon, ça va refroidir de moitié ! Le projet @inference_labs utilise des preuves à divulgation nulle de connaissance pour "vérifier l'ensemble du modèle AI", ce qui n'est pas élégant dans la réalité, coûteux, lent et difficile à mettre à l'échelle. La véritable direction viable n'est pas de tout vérifier ou de ne rien vérifier, mais de concentrer la vérification sur les étapes d'inférence les plus critiques et les plus risquées, tout en maintenant le reste en fonctionnement efficace. La pensée de @inference_labs est exactement cela : grâce à la modularité et à la vérification sélective, rendre la prouvabilité une partie intégrante de l'infrastructure, et non un patch après coup. "Vérifiez d'abord, agissez ensuite" n'est pas un slogan, mais une philosophie d'ingénierie adaptée aux systèmes AI du monde réel. Lorsque l'AI commence à participer à des décisions à haut risque, la confiance ne devrait pas venir de la marque ou du récit, mais du processus prouvable lui-même. Le véritable goulot d'étranglement ne réside pas dans la capacité du modèle, mais dans la vérifiabilité ; celui qui résout ce niveau en premier se rapproche d'une AI fiable et évolutive. #inference #KaitoYap @KaitoAI