很多人现在用 AI，其实默认了一件事：结果出来了，就当它是对的。 但真要放进正式系统里，这事就挺危险的。你没法确认它是不是按你设想的流程跑的，更别说事后追溯。 #Inference Labs 有意思的地方就在这。它不是在做更聪明的 AI，而是在解决一个更基础的问题：这个推理，你能不能证明它是真的跑过？他们把推理本身变成一件可验证的事。跑完之后，能检查、能复现、能证明，但模型和输入依然是保密的。 这点其实很关键。不是我相信你，而是系统层面知道：这一步没被动过。所以它改变的不是某个应用，而是 AI 上生产的方式。以前是先用，再在外面堆一堆风控。现在是推理本身就站得住脚。也正因为这样，这套东西更适合严肃场景。金融、医疗、机构系统，甚至链上协议，都不太能接受差不多应该是对的。 @inference_labs 做的事，说白了把 AI 从黑箱，拉回到可以被核对的计算里。这一步很底层。 而真正要长期落地的 AI，迟早都绕不过这一关。 @inference_labs #Yap @KaitoAI #KaitoYap #Inference