ドゥイン・マスクの人間の脳移植チップを見てください! 1.5秒!! 将来的にAIデバイス認証の重要性がいかに重要かが明らかです! 手術用ロボットは精度が譲れないため信頼性が高く、ロボットがより高い自律性に向かうにつれて検証も同時にアップグレードする必要があります。 現在、ヒューマノイドロボット競争の核心はハードウェアやアクション能力だけでなく、「信頼」も含まれており、特にエッジコンピューティングのシナリオでは、その決定が信頼できるかどうかが家庭や産業用のセキュリティ上限を直接決定します。 Inference Labs @inference_labsはこの重要な課題をターゲットにしており、「エッジ信頼+検証可能な自律性」を核とし、ロボットがローカルで意思決定を完了しつつ、すべてのAI判断を数学的に検証できるようにします。 Inference Network™に依拠し、分散推論とゼロ知識証明、zkML、FHE、TEEを組み合わせてAIの意思決定のための暗号フィンガープリントを生成することで、モデルや機密データを漏らすことなく監査可能な実行パスを実現します。 Xiaomiが提案する工場レベルのヒューマノイドロボットの導入であれ、高密度産業自動化のシナリオであれ、暗号化の責任性と低遅延・高信頼性の検証メカニズムは、システムリスクを減らすために本質的に必要です。 Inference Labs@inference_labsは、推論証明(PoI)を通じて信頼できる層を構築することで、自律システムの「ブラックボックス化」という根本的な問題を解決し、AIを「賢く見える」から「真に信頼できる」ものへと進化させています。 #inference #KaitoYap @KaitoAI