Inference Labs 是一家技术公司，专注于通过去中心化网络为人工智能系统提供密码学验证和安全保障。该公司的目标是通过数学证明来确保人工智能推理的计算完整性，而不是依赖中心化的信任机制。^[4]

概述

Inference Labs 开发了一种验证系统，该系统将零知识证明与人工智能推理引擎集成。这种方法允许 AI 代理做出的每个决策都产生一个密码学证明，从而在不影响计算性能的情况下实现可审计性。在去中心化金融 (DeFi) 中，这种方法支持安全地实施人工智能驱动的流程，同时维护信任和透明度。该公司在人工智能、密码学和 区块链 技术的交叉领域运营，特别关注用于机器学习的零知识证明 (zkML)。他们的核心使命是创建一种系统，在该系统中，人工智能计算可以通过数学方式进行验证，而无需信任中心化机构。^{[1] [7] [8]}

核心技术

零知识机器学习 (zkML)

Inference Labs 专注于 零知识机器学习，允许在不泄露底层数据或模型参数的情况下验证人工智能计算。这项技术支持：

• 人工智能模型输出的密码学验证
• 推理过程中数据隐私的保护
• 计算完整性的数学保证
• 人工智能预测的无需信任的验证 ^[1]

去中心化人工智能基础设施

• 人工智能运营和治理的透明度
• 通过密码学验证实现安全性
• 去中心化的所有权和控制
• 由博弈论而非中心化机构管理的开源协议

该基础设施旨在创建一个可验证智能的自我调节网络，其中市场力量而非中心化实体决定人工智能系统的治理。^[1]

理念和方法

Inference Labs 遵循四个核心原则运营，这些原则指导着他们的人工智能验证技术的开发：

1. 去中心化的人工智能所有权

• 促进更广泛地参与人工智能系统
• 通过开放访问加速增长
• 分配人工智能基础设施的所有权
• 减少对人工智能能力的中心化控制

2. 数学验证

• 用于验证的最先进的密码学技术
• 支持复杂的机器学习算法
• 依赖数学证明而不是信任
• 正确计算的可验证保证

3. 开源协议

Inference Labs 通过以下方式促进市场驱动的人工智能治理方法：

• 验证协议的开源开发
• 用于自我调节的博弈论机制
• 强化验证标准的网络效应
• 人工智能治理中中心化机构的替代方案

4. 以人为本的机器智能

• 将人类智能提炼到机器系统中
• 人工智能运营和决策的可观察性
• 通过验证机制实现可靠性
• 基于代码的治理（“代码即法律”）^[1]

生态系统集成

Bittensor 网络

Inference Labs 与 Bittensor 网络（一个去中心化机器学习平台）进行了重要的集成。该公司的 Omron 子网在该生态系统中运行，为人工智能推理提供验证服务。这种集成允许：

• 跨网络验证人工智能预测
• 创建经过验证的推理市场
• 连接到每个 Bittensor 子网中的专门服务 ^{[1] [2] [5]}

合作伙伴关系

Three Protocol

Inference Labs 已与 Three Protocol 合作，Three Protocol 是一个利用人工智能的 Web3 电子商务平台，旨在探索更安全、更透明的数字交易框架。此次合作的重点是在去中心化市场中集成可验证的 AI 代理、链上声誉系统和防欺诈基础设施。^[6]

Friend3.AI

Inference Labs 已与 Friend3.AI 合作，共同构建优先考虑透明度、用户所有权和智能基础设施的去中心化社交系统。双方团队都致力于创建无需信任的平台，从而在 Web3 生态系统中实现安全且可验证的交互。^[9]