看了关于 AI 推理的讨论，越来越明显的问题早就不在AI 准不准，而在你凭什么信它。 现在很多 AI 输出，本质上还是黑盒。结果给你了，但它是不是按规则跑的、有没有被篡改过、逻辑有没有偏，你其实没法确认，只能选择相信。而 Inference Labs 在做的事，说白了就是把这层信任拆开重做。不是让你盲信模型，而是让结果本身带着证明。 @inference_labs 的思路并不是把整个模型的每一步都拿出来证明，那样根本跑不起来。而是只证明真正重要的那一件事：在既定条件下，这个输出是不是对的。这个差别非常关键。因为链上 AI 真正落地的地方，基本都在高风险场景，风控、仲裁、自动执行、治理判断。这些地方不需要你展示全过程，但必须能确认结果靠谱。 所以可验证推理现在已经不只是技术好不好看，而是变成了一种刚需。如果以后 DeFi、DAO 真的由 AI 深度参与决策，那决定系统价值的，不是谁模型参数多，而是谁能把结果说清楚、说得起责任。 从这个角度看 #Inference Labs 做的不是概念，而是基础设施思路。少一点理想主义，多一点能跑的工程选择。当证明足够轻、成本压得住、速度跟得上，可验证推理才算是真的走出实验室。 不是更复杂，而是终于值得被用在真实系统里。 @inference_labs #Yap @KaitoAI #KaitoYap #Inference