エージェントエコシステムが成長するにつれて、検証は機能ではなくインフラとなります。 zkML + 推論証明を用いると、次のようになる: ・モデルの実行を証明 ・エージェント出力の検証 ・システム間のトラストレス自動化を可能にする クロードボット型エージェント+検証可能な実行=実際の自律経済。

1/ 放射線科や外科的指導において、視覚モデルは単にピクセルにラベルを付けるだけではありません。 彼らは診断、手続き、医療過誤の紛争を形作っています。 Inference Labsは、AIコールを監査可能にし、システムが特定のケースで実際に計算した内容を再構築できるようにすることに注力しています。

1/ 現実世界の視覚モデルは一度にすべての画像を「見る」わけではありません。 タイル張りは以下の通りです: →パッチに分かれています → 推論を実行する →ステッチの結果 これが高解像度ビデオの制作過程です。