隱私還是證明？為什麼不兩者兼得？ Inference Labs 使 AI 能夠驗證癌症篩檢結果——而不暴露患者的數據。 zk 身份 + 可驗證推理 = 信任，無需妥協。 這就是隱私保護的 AI 在運作。

ZK 協議正在擴展，但驗證成本正在迅速上升。 @Delphi_Digital 的報告顯示有超過 4300 萬用戶，超過 1.78 億地址……而且還在增加。 在 Inference Labs，我們正在建立可驗證的推理基礎設施，隨著需求擴展——去中心化、高效且未來可持續。

人工智慧變得越來越強大——能夠說話、看見並自主做出決策。 但沒有證據的力量？那只是一種偽裝的混亂。 讓我們建立一個負責任的人工智慧，而不僅僅是自主的。

即將推出代幣的七大區塊鏈基礎設施項目 我們選擇了最有前景的區塊鏈基礎設施項目，這些項目已經籌集了資金，並預計將很快推出代幣：@EspressoSys、@anoma、@alignedlayer、@LitProtocol、@TheoriqAI、@inference_labs 和 @SunriseLayer。

沒有證明的人工智慧是一場信任危機的潛在隱患。 Inference Labs 驅動著 Bittensor（子網 2）上最大的 zkML 證明集群，使得 AI 輸出在設計上可驗證——就像滾動技術，但針對推理。

1/ 人工智慧正成為我們數位生活中的無聲裁判——批准貸款、診斷病症以及影響法律結果。但誰來評判這位裁判？

現代人工智慧是一個充滿不確定性的黑箱。Inference Labs 透過加密驗證改變了這一點，證明模型輸出是正確的，同時不暴露私人數據。通過數學建立信任，而不是承諾。

礦工、建設者、信號尋找者 - 觀看我們最新的影片，與共同創辦人 Ron 一起了解我們如何擴展 AI 驗證。

無法證明其輸出的 AI 是一種負擔。 Inference Labs 將模型轉換為 zk-circuits，並實時提供加密證明——速度比其他人快 76%。 目前在 Subnet 2 上每月已支持超過 1000 萬個證明。 這就是計算速度下的信任。

深度偽造技術變得越來越智能。我們的驗證工具也變得更加精確。 探索零知識證明和 zkML 如何在不犧牲隱私的情況下確保內容的真實性。 閱讀完整文章：