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Inference Labs 如何减少 AI 模型出错的代价？
机场，金融、医疗、DeFi；这些领域的共同点只有一个；一旦出错，代价极高！
在这样的场景里，AI 的问题早已不是能不能跑通、准不准、而是能不能被审计。监管，责任、合规，从来不接受模型当时是这么想的。他们需要的是清晰的审计链路：
“ 这次预测是谁算的？用的是什么模型？在什么条件下执行？有没有被篡改过？”
Inference Labs 推出的 DSperse 和 JSTprove，正是为了解决这个核心问题。通过分布式证明与高效 zkML 推理，每一次预测和动作都可以被追溯、被验证、而无需暴露隐私数据或专有模型权重。
这意味着，系统既能在真实环境中运行，也能在事后接受独立审计；既满足隐私与 IP 保护，又不牺牲透明度与可问责性。
在高风险领域，信任不是附加价值、而是前提条件。可验证性，正在成为 AI 进入现实世界的通行证！
#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs