Muchos de los mayores problemas de los proyectos de IA en la cadena no son que los modelos no sean lo suficientemente fuertes, sino que los contratos inteligentes no pueden determinar si los resultados de razonamiento son confiables. Una vez que el resultado no se puede verificar, la IA solo puede mantenerse en el nivel de herramienta auxiliar.

@inference_labs frente a esta brecha, está construyendo una infraestructura de razonamiento verificable que descompone la ejecución del razonamiento, la generación de resultados y el proceso de verificación, y los integra en un marco auditable.

De este modo, la llamada al contrato ya no es una salida de IA de confianza única, sino un resultado de cálculo verificado y restringido, lo que permite que la IA tenga condiciones reales para participar en la lógica en cadena y en la toma de decisiones automática.