🚗 @inference_labs:s bidrag till den autonoma körindustrin handlar inte om att "göra modeller smartare", utan om att göra besluten själva bevisbara. Den verkliga smärtpunkten med autonom körning är aldrig perception eller datorkraft, men efter olyckan kan ingen säga varför systemet bedömde det på det sättet. Inference Labs använder @inference_labs kryptografi och nollkunskapsbevis för att kapsla in hela processen av perception, resonemang och kontroll i manipulationssäkra verifierbara register, vilket mer liknar att installera en "svart låda i matematisk mening" för autonom körning, som inte bara kan spelas upp utan också verifieras äkthet. Det som är mer intressant är @inference_labs förståelse av proxyskalan: att köra ett stort antal agenter parallellt handlar inte om att borsta indikatorer, utan om att systematiskt blottlägga gränserna för bias, felackumulering och policymisslyckande. Detta är ett stresstest-tänkande, inte ett tillväxt-mentalitet. Den första säsongen verkar vara ett "misslyckande", men kärnan är att generera feldata; Det andra kvartalet fortsätter att kalibreras, vilket indikerar att målet alltid är att etablera ett objektivt riktmärke. I framtiden, när AI-agenter agerar autonomt, kommer de inte att gå långt med berättelser och incitament, och endast i en miljö där misstag verkligen kan observeras kommer noggrannhet att bli den enda indikatorn på överlevnad. #inference #KaitoYap @KaitoAI

Att lämna förvaltningen av DAO:s medel till AI-agenter är i princip att outsourca "förtroende" till en kodbit. Om den säger att du har spenderat 50 000 dollar enligt svarta lådans modell, har du inte mycket annat sätt än att välja att tro på. Men när kapitalets omfattning utvidgas blir denna "tro" en systemrisk: innebär det en extra avgift? Har registret manipulerats? Ingen kan ge ett definitivt svar. Jag tycker att x402b som @brevis_zk och @pieverse_io lanserade är mycket avgörande. Generera kvitton för zero knowledge proof synkront när du betalar via pieUSD, och uppgradera "Jag gjorde det" till "Jag kan bevisas göra det" utan att offra integriteten. @brevis_zkAI kan automatiskt generera reviderbara, återbetalningsvänliga och skatteklara certifikat, vilket möjliggör spårbarhet av beteende i kedjan. När AI-agenter blir alltmer direkt involverade i kapitalflödet behöver DAO:er inte smartare agenter utan mer pålitliga begränsningar. Verifierbara kvitton, som håller på att bli minimifunktionen i AI-finansens era, är inget plus. #Brevis #kaito #kaitoyap @KaitoAI

Tänk nu på AI-resonemang, som nu är allestädes närvarande, chatt, kodskrivning, förutsägelser och till och med myntspekulationsbotar använder AI. Men frågan är: vem ska bevisa att AI inte pratar nonsens? Är utdata sann eller falsk, beror allt på modellen själv? Detta är den hårda smärtpunkten som @miranetwork vill lösa. Mira @miranetwork bygger ett universellt, betrodd datalager som verkligen kopplar samman blockkedjedata och AI-system. Tidigare var on-chain-data utspridda över olika kedjor och DApps, och AI-modeller var helt ur kontakt. Mira @miranetwork är som ett delat "universellt bibliotek + realtidsöversättare": det indexerar, verifierar och standardiserar on-chain-data, vilket gör att AI direkt kan förstå verkliga transaktioner, likviditet, styrningsomröstning och on-chain-beteende, istället för att tränas på crawlande nätverksbrus. Många förväxlar "resonemang" med "verifiering", men de är inte alls samma sak. Resonemang är att ge ett svar, och verifiering är att bevisa att svaret är korrekt. Mira @miranetwork fokuserar på verifierbar AI-resonemang: AI-resultat blir on-chain granskabara påståenden, vilket säkerställer korrekthet genom konsensus mellan flera modeller, staking-straff och decentraliserad verifiering. Det underliggande lagret använder hybrid PoW + PoS + nollkunskapsbevis + decentraliserad konsensus, och noggrannhet är inte längre ett riskspel. Detta är inte AI-hype, utan en infrastruktur av programmerbar tillit. Idag, när AI blir starkare och starkare, kommer den som behärskar verifierbar AI att bemästra framtiden. #mira #KaitoYap @KaitoAI #Yap