La principale problématique de nombreux projets d'IA sur la chaîne n'est pas un modèle insuffisant, mais le fait que les contrats intelligents ne peuvent pas déterminer si les résultats du raisonnement sont fiables. Une fois que le résultat n'est pas vérifiable, l'IA ne peut qu'en rester à un outil d'assistance.

@inference_labs face à cette lacune, construit une infrastructure de raisonnement vérifiable, décomposant le processus d'exécution du raisonnement, de génération des résultats et de validation, et l'intégrant dans un cadre auditif.

De cette façon, ce n'est plus une sortie d'IA à confiance unique qui est appelée par le contrat, mais un résultat de calcul vérifié et contraint, permettant à l'IA de participer réellement à la logique sur la chaîne et à la prise de décision automatique.