Zobaczcie chip do przeszczepu mózgu Elona Muska na Douyin! 1,5s!! Widać, jak ważna jest w przyszłości weryfikacja urządzeń AI! Roboty chirurgiczne są niezawodne, ponieważ ich precyzja nie może być kompromitowana, a gdy roboty zyskują większą autonomię, weryfikacja musi być jednocześnie aktualizowana. Obecnie kluczowym elementem wyścigu robotów humanoidalnych nie jest już tylko sprzęt i zdolności ruchowe, ale „zaufanie”, szczególnie w scenariuszach obliczeń brzegowych, gdzie wiarygodność decyzji bezpośrednio decyduje o górnym limicie bezpieczeństwa zastosowań domowych i przemysłowych. Inference Labs @inference_labs celuje w ten kluczowy problem, koncentrując się na „zaufaniu brzegowym + weryfikowalnej autonomii”, aby roboty mogły podejmować decyzje lokalnie, a każda decyzja AI mogła być weryfikowana matematycznie. W oparciu o Inference Network™, łączy rozproszone wnioskowanie z dowodami zerowej wiedzy, zkML, FHE i TEE, aby generować zaszyfrowane odciski palców dla decyzji AI, realizując audytowalne, ale nieujawniające modelu i wrażliwych danych ścieżki wykonania. Niezależnie od tego, czy chodzi o wdrożenie robotów humanoidalnych na poziomie fabryki zaproponowane przez Xiaomi, czy o scenariusze automatyzacji przemysłowej o dużej gęstości, istotą jest potrzeba zaszyfrowanej odpowiedzialności oraz mechanizmów weryfikacji o niskim opóźnieniu i wysokiej niezawodności, aby zredukować ryzyko systemowe. Inference Labs @inference_labs buduje warstwę zaufania poprzez dowody wnioskowania (PoI), rozwiązując podstawowy problem „czarnej skrzynki” systemów autonomicznych, przesuwając AI z „wygląda na bardzo inteligentne” do „naprawdę warte zaufania”. #inference #KaitoYap @KaitoAI