Cuando todos se centran en el tamaño y el rendimiento de los modelos, ¿alguna vez te has preguntado qué es realmente lo que merece confianza en la inteligencia artificial? Las predicciones y decisiones de la IA ya participan en cada vez más áreas clave, desde el comercio automático en los mercados financieros hasta decisiones automáticas de robots, pero la falta de pruebas de razonamiento verificables significa que estos sistemas siguen siendo como cajas negras opacas en escenarios críticos. La aparición de @inference_labs busca romper esa opacidad, construyendo una capa descentralizada de “pruebas de inferencia” que acompaña cada salida del modelo con una prueba criptográfica verificable, mejorando fundamentalmente la confianza y la auditabilidad de los sistemas automatizados. Esto no es solo una utopía; desde el punto de vista técnico, están combinando fragmentos de zkML distribuidos, cadenas de herramientas de circuitos de conocimiento cero y el protocolo Proof of Inference, permitiendo que los datos y la lógica de la inferencia puedan ser revisados externamente en la cadena sin revelar detalles del modelo o secretos comerciales. Este diseño protege la propiedad intelectual y proporciona una ruta de salida rastreable y verificable para aplicaciones de alto riesgo. En este proceso, el equipo no solo ha completado varias rondas de financiamiento institucional, sino que también ha establecido colaboraciones con múltiples protocolos de IA descentralizada, impulsando la estandarización de toda la industria mediante infraestructura subyacente. Proof of Inference ya está en funcionamiento en la red de pruebas y planea desplegar la versión principal en los próximos días, lo que significa que una red de inferencia de IA verdaderamente verificable está en camino de concretarse. La pregunta más aguda es: cuando la salida de la IA cuenta con una prueba verificable, ¿puede seguir siendo utilizada como una caja negra impredecible? Si cada inferencia puede ser auditada y rastreada, ¿realmente estamos entrando en una nueva era donde la inferencia de IA y la lógica económica se vuelven transparentes? La respuesta a esta pregunta determinará el esquema de confianza para los futuros agentes automáticos y sistemas descentralizados. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX