隐私还是证明？为什么不两者兼得？ Inference Labs 使 AI 能够验证癌症筛查结果——而不暴露患者的数据。 zk 身份 + 可验证推理 = 信任，无需妥协。 这就是隐私保护 AI 的实际应用。

ZK协议正在扩展，但验证成本正在迅速追赶。 @Delphi_Digital的报告显示，用户超过4300万，地址超过1.78亿……并且还在增加。 在Inference Labs，我们正在构建可验证的推理基础设施，以满足需求——去中心化、高效且具有未来保障。

人工智能变得越来越强大——能够自主说话、看见和做出决策。 但没有证据的力量？那只是伪装下的混乱。 让我们构建一个负责任的人工智能，而不仅仅是自主的。

即将推出代币的七大区块链基础设施项目 我们挑选了最有前景的区块链基础设施项目，这些项目已经筹集了资金，并预计将很快推出代币：@EspressoSys, @anoma, @alignedlayer, @LitProtocol, @TheoriqAI, @inference_labs 和 @SunriseLayer。

没有证明的人工智能是一场信任危机的潜在隐患。 Inference Labs 在 Bittensor（子网 2）上提供最大的 zkML 证明集群，使得 AI 输出在设计上可验证——就像 rollups，但用于推理。

1/ 人工智能正在成为我们数字生活中的无声裁判——批准贷款、诊断病症并影响法律结果。但谁来评判裁判呢？

现代人工智能是一个充满不确定性的黑箱。Inference Labs通过加密验证改变了这一点，证明模型输出是正确的，而不暴露私人数据。通过数学建立信任，而不是承诺。

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无法证明其输出的人工智能是一种负担。 Inference Labs 将模型转换为 zk-circuits，并实时提供加密证明——速度比其他人快 76%。 目前在 Subnet 2 上每月提供超过 1000 万个证明。 这就是计算速度下的信任。

深度伪造技术变得越来越智能。我们的验证工具也变得更加精准。 探索零知识证明和zkML如何在不牺牲隐私的情况下确保内容的真实性。 阅读全文：