Inference Labs

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Inference Labs

Inference Labs는 분산 네트워크를 통해 AI 시스템에 대한 암호화 검증 및 보안을 제공하는 데 중점을 둔 기술 회사입니다. 이 회사는 중앙 집중식 신뢰 메커니즘에 의존하는 대신 수학적 증명을 통해 AI 추론에 대한 계산 무결성을 보장하는 것을 목표로 합니다. [4]

개요

Inference Labs는 을 AI 추론 엔진과 통합하는 검증 시스템을 개발했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 가 내리는 각 결정은 암호화 증명을 생성하여 계산 성능을 저해하지 않고도 감사 가능성을 제공합니다. 에서 이 방법은 신뢰와 투명성을 유지하면서 AI 기반 프로세스의 안전한 구현을 지원합니다. 이 회사는 인공 지능, 암호화 및 기술의 교차점에서 운영되며, 특히 기계 학습을 위한 에 중점을 둡니다. 그들의 핵심 임무는 중앙 집중식 당국에 대한 신뢰 없이 AI 계산을 수학적으로 검증할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다. [1] [7] [8]

핵심 기술

제로지식 기계 학습 (zkML)

Inference Labs는 을 전문으로 하여 기본 데이터나 모델 매개변수를 공개하지 않고도 AI 계산을 검증할 수 있도록 합니다. 이 기술은 다음을 가능하게 합니다.

  • AI 모델 출력의 암호화 검증
  • 추론 중 데이터 개인 정보 보호
  • 계산 무결성에 대한 수학적 보장
  • AI 예측의 신뢰 없는 검증 [1]

분산형 AI 인프라

  • AI 운영 및 거버넌스의 투명성
  • 암호화 검증을 통한 보안
  • 분산형 소유권 및 제어
  • 중앙 당국이 아닌 게임 이론에 의해 관리되는 오픈 소스 프로토콜

이 인프라는 시장 세력이 중앙 집중식 기관이 아닌 AI 시스템의 거버넌스를 결정하는 검증 가능한 지능의 자체 규제 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. [1]

철학 및 접근 방식

Inference Labs는 AI 검증 기술 개발을 안내하는 네 가지 핵심 원칙에 따라 운영됩니다.

1. 분산형 AI 소유권

  • AI 시스템에 대한 광범위한 참여 촉진
  • 개방형 접근을 통한 성장 가속화
  • AI 인프라의 소유권 분산
  • AI 기능에 대한 중앙 집중식 제어 감소

2. 수학적 검증

  • 최첨단 암호화 기술을 사용한 검증
  • 정교한 기계 학습 알고리즘 지원
  • 신뢰가 아닌 수학적 증명에 대한 의존
  • 정확한 계산에 대한 검증 가능한 보장

3. 오픈 소스 프로토콜

Inference Labs는 다음을 통해 시장 주도적인 AI 거버넌스 접근 방식을 장려합니다.

  • 검증 프로토콜의 오픈 소스 개발
  • 자체 규제를 위한 게임 이론 메커니즘
  • 검증 표준을 강화하는 네트워크 효과
  • AI 거버넌스에서 중앙 집중식 권한에 대한 대안

4. 인간 중심 기계 지능

  • 인간 지능을 기계 시스템으로 증류
  • AI 운영 및 결정의 관찰 가능성
  • 검증 메커니즘을 통한 신뢰성
  • 코드 기반 거버넌스 ("코드는 법이다") [1]

생태계 통합

Bittensor 네트워크

Inference Labs는 분산형 기계 학습 플랫폼인 네트워크와 상당한 통합을 개발했습니다. 이 회사의 Omron 서브넷은 이 생태계 내에서 작동하여 AI 추론에 대한 검증 서비스를 제공합니다. 이 통합을 통해 다음이 가능합니다.

  • 네트워크 전반의 AI 예측 검증
  • 검증된 추론을 위한 시장 생성
  • 각 Bittensor 서브넷 내의 특수 서비스 연결 [1] [2] [5]

파트너십

Three Protocol

Inference Labs는 인공 지능을 활용하는 전자 상거래 플랫폼인 과 파트너십을 맺고 디지털 거래를 위한 더 안전하고 투명한 프레임워크를 탐색하고 있습니다. 이 협업은 분산형 시장 내에서 검증 가능한 , 온체인 평판 시스템 및 사기 방지 인프라 통합에 중점을 둡니다. [6]

Friend3.AI

Inference Labs는 Friend3.AI와 파트너십을 맺고 투명성, 사용자 소유권 및 지능형 인프라를 우선시하는 분산형 소셜 시스템 구축에 협력하고 있습니다. 두 팀 모두 생태계 내에서 안전하고 검증 가능한 상호 작용을 가능하게 하는 신뢰 없는 플랫폼을 만드는 것을 목표로 합니다. [9]

참고 문헌.

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