Las personas dependen cada vez más de la IA para tomar decisiones, pero cuando los modelos calculan, juzgan y actúan en rincones que no podemos ver, la confianza a menudo es difícil de establecer. Inference Labs responde precisamente a esta sensación de inquietud.

El punto central que plantea @inference_labs es muy sencillo: si la sociedad del futuro quiere coexistir con la IA, el proceso de inferencia debe poder ser probado, verificado y sometido a rendición de cuentas.

Basándose en este principio, han construido Inference Network, permitiendo que cada inferencia off-chain genere una prueba verificable on-chain.

Junto con herramientas de código abierto como JSTprove y un blueprint diseñado para circuitos zkML, la inferencia deja de ser una caja negra y se convierte en una acción auditable.

Desde trading automatizado hasta colaboración entre múltiples agentes, y cualquier escenario que dependa del juicio de modelos, la inferencia verificable fortalece y hace más transparente la cooperación entre humanos y máquinas.

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