大多数人关注于人工智能模型。

这种观点忽略了人工智能系统背后的更深层次架构。
@inference_labs 将其架构建立在三项核心技术之上：
→ zkML
→ 推理证明
→ 分布式 + 信誉系统
zkML 构成了系统的基础。
这一层确保人工智能计算可以通过密码学进行证明。
推理证明将每个AI输出转化为可验证的结果。
这一机制允许任何人检查推理的正确性。
分布式系统在多个节点上运行推理。
信誉系统为每个输出赋予信任和质量。
这些层次形成了一个清晰的递进关系：
计算 → 证明 → 信任
人工智能系统始于计算。
人工智能系统通过验证不断发展。
人工智能系统通过信任成为可靠的基础设施。
这种架构使人工智能更接近加密系统。
每个输出都携带证明，每个系统通过验证建立信任。