◣ Час чорних ящиків AI закінчується: @Inference_Labs одягає агентам «математичний бронежилет»

Довгий час децентралізований шлях AI був під покровом «туманів обчислювальної потужності», всі змагалися за розмір моделей і кількість графічних карт, але при цьому ігнорували найзагрозливіший елемент: якщо рішення не є надійним, автономність — це повітряна фортеця. Нещодавно я глибоко проаналізував базову логіку Inference Labs, і чим більше дивлюся, тим більше переконаний, що вони не просто створюють простий AI-плагін, а будують для майбутньої епохи AGI «кодекс машинного консенсусу».

◣ DSperse 2.0: від «повної верифікації моделі» до «логічних слайсів» — парадигмальний перехід

Раніше zkML (нульовий знання машинного навчання) був важким для впровадження через високі обчислювальні витрати на всю перевірку. Inference Labs цим повністю зламали цей бар’єр за допомогою DSperse 2.0:

◻ Революція модульних DSlice: розділити великі нейронні мережі на незалежні файли DSlice. Це означає, що рішення AI більше не є незламним «чорним ящиком», а — послідовністю передбачуваних і відстежуваних обчислювальних слідів.
◻ Самостійна верифікація зворотного зв’язку: кожен слайс може незалежно генерувати криптографічне підтвердження. Такий розподілений механізм доведення дозволяє мережі зберігати високу стійкість і ефективність перевірки при складних завданнях.
◻ Надійність з моменту Commit: справжній автономний агент не повинен покладатися на «ймовіркові здогади», а базуватися на математичній визначеності кожної обчислювальної операції.

◣ Це не лише основа, а й вибуховий «нейронний центр агента»

Порівняно з теоретичними моделями у лабораторії, Inference Labs демонструє неймовірну виробничу проникність:

◻ Вибух активності: за всього 6 днів роботи платформи понад 20 000 агентів брали участь у торгівлі, здійснивши понад 300 000 рішень. Це свідчить про надзвичайний попит ринку на «підзвітний інтелект».
◻ Реальна реалізація децентралізації: понад 20 000 користувачів беруть участь у побудові, що означає швидке формування самоорганізованої мережі виконання, а не просто централізованої служби.

◣ Три ключові опори з точки зору архітектора

◻ Принцип пріоритету верифікації: ідентичність і перевірка мають бути перед автономними діями. Агент без математичної підтримки — це просто скрипт, що «бігає голим» у ланцюгу.
◻ Основи децентралізованого виконання: порівняно з великими моделями, «шар верифікації», на якому зосереджені Inference Labs, — це фундамент, що визначає, чи зможе майбутній AGI справді отримати повноваження у Web3.
◻ Спершу фундамент — потім будівництво: ця стратегія, орієнтована на низькорівневі можливості виконання, перетворює «неперевірений чорний ящик» у дешевий продукт, а «підзвітний і верифікований визначений інтелект» — у тверду валюту.

◣ Останні роздуми:

У 2026 році у децентралізованому AI-шляху перемога або поразка можуть залежати не від того, яка модель найрозумніша, а від того, чи рішення найкраще викликає довіру у людей (або машинах).

Що робить Inference Labs — це перетворює абстрактне слово «довіра» у математичний відбиток, який можна масштабувати. Цей «пріоритет перевірки» план — це, ймовірно, єдиний квиток у майбутнє справжнього автономного агента.

Я планую постійно слідкувати за розвитком DSlice і дивитися, як ці 300 000 рішень перетворюються у мільйонні мережі довіри.

#InferenceLabs #zkML #AI_Agent #KaitoAI @KaitoAI #AI