مع بدء نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج، أدركت الصناعة تدريجيًا مشكلة واقعية، وهي أنه بجانب تدريب النموذج، فإن مرحلة الاستنتاج تتطلب أيضًا بنية تحتية موثوقة وقابلة للتحقق.

ظهور @inference_labs هو استجابة لهذا الفجوة. فهو يفكك عملية الاستنتاج من الصندوق الأسود، مما يجعل مسار توليد النتائج قابلًا للمراجعة والتحقق، وهذه القدرة توفر نقطة دعم حاسمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain.

عندما يمكن الوثوق بنتائج الاستنتاج، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشارك بأمان في التمويل، والحكم، واتخاذ القرارات الآلية، وهذا يمثل تقدمًا هامًا لنظام بيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي بأكمله.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX