La competencia entre ideas y Potencia computacional
¡El cuello de botella de la IA verificable nunca está en la idea, sino en si la Potencia computacional puede seguir el ritmo!
Inference Labs se asocia con Cysic para introducir capacidades de computación descentralizadas orientadas a ZK y AI en la capa de ejecución práctica de zkML. ¡Cysic es una red ComputeFi diseñada específicamente para cargas de trabajo de pruebas de conocimiento cero y AI, lo cual es crucial!
Cuando los sistemas de IA comienzan a entrar en finanzas, automatización, robótica y otros escenarios de alto riesgo, la correcta ejecución ya no es una opción adicional, sino un requisito básico. Pero la realidad es que el tiempo de prueba y el costo computacional han sido el núcleo de los cuellos de botella en la implementación de zkML. Sin potencia computacional escalable, incluso el modelo de verificación más riguroso solo puede quedarse en la teoría o en ensayos a pequeña escala.
El significado de esta colaboración radica en conectar directamente la potencia computacional acelerada por hardware y la descentralización al proceso de inferencia verificable, permitiendo que el Proof of Inference no solo exista, sino que pueda ejecutarse en escalas de tiempo reales, ser auditado y reutilizado.
En un verdadero sistema autónomo, la confianza no puede depender de la marca ni de las promesas. Debe poder ser demostrada y auditada de manera continua.
Potencia computacional, ¡es la última infraestructura básica que permite que AI verificable se convierta en realidad!
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La competencia entre ideas y Potencia computacional
¡El cuello de botella de la IA verificable nunca está en la idea, sino en si la Potencia computacional puede seguir el ritmo!
Inference Labs se asocia con Cysic para introducir capacidades de computación descentralizadas orientadas a ZK y AI en la capa de ejecución práctica de zkML. ¡Cysic es una red ComputeFi diseñada específicamente para cargas de trabajo de pruebas de conocimiento cero y AI, lo cual es crucial!
Cuando los sistemas de IA comienzan a entrar en finanzas, automatización, robótica y otros escenarios de alto riesgo, la correcta ejecución ya no es una opción adicional, sino un requisito básico. Pero la realidad es que el tiempo de prueba y el costo computacional han sido el núcleo de los cuellos de botella en la implementación de zkML. Sin potencia computacional escalable, incluso el modelo de verificación más riguroso solo puede quedarse en la teoría o en ensayos a pequeña escala.
El significado de esta colaboración radica en conectar directamente la potencia computacional acelerada por hardware y la descentralización al proceso de inferencia verificable, permitiendo que el Proof of Inference no solo exista, sino que pueda ejecutarse en escalas de tiempo reales, ser auditado y reutilizado.
En un verdadero sistema autónomo, la confianza no puede depender de la marca ni de las promesas. Debe poder ser demostrada y auditada de manera continua.
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#KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs