eeeee, cosa è successo, che collaborano con @cysic_xyz questo spazzatura! Eh! Peccato per il progetto @inference_labs! Sbrigati a trovare un progetto fighissimo da unire! Altrimenti rischiamo di perdere metà! Il progetto @inference_labs utilizza la zero-knowledge per "verificare l'intero modello AI" non è elegante nella realtà, costoso, lento e difficile da scalare. La vera direzione praticabile non è la verifica totale o nessuna verifica, ma mettere la verifica nei passaggi di inferenza più critici e ad alto rischio, mantenendo il resto in un funzionamento efficiente. Il pensiero di @inference_labs è proprio questo: attraverso la modularizzazione e la verifica selettiva, rendere la provabilità parte dell'infrastruttura, piuttosto che una patch di audit posteriore. "Verifica prima, agisci dopo" non è uno slogan, ma una filosofia ingegneristica adatta ai sistemi AI del mondo reale. Quando l'AI inizia a partecipare a decisioni ad alto rischio, la fiducia non dovrebbe provenire dal marchio o dalla narrazione, ma dal processo stesso che può essere dimostrato. Il vero collo di bottiglia non è nella capacità del modello, ma nella verificabilità; chi risolve per primo questo livello, si avvicina di più a un'AI affidabile scalabile. #inference #KaitoYap @KaitoAI