كانت خدمات الذكاء الاصطناعي في الماضي تعتمد بشكل أكبر على الحوسبة المركزية والنظام المغلق، حيث كان المستخدمون يختارون فقط تصديق النتائج، دون القدرة على التحقق من العملية.

تكمن قيمة @inference_labs في محاولتها لتغيير هذا الافتراض الافتراضي، بحيث يصبح الاستنتاج نفسه سلوكًا يمكن إثباته، وليس مجرد إخراج.

هذا النهج يؤثر حاليًا على معايير تقييم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الصناعة، من التركيز فقط على الأداء والتكلفة، إلى التركيز على المصداقية والقابلية للتكوين.

عندما يمكن إعادة استخدام نتائج الاستنتاج بشكل آمن بين أنظمة مختلفة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يندمج حقًا في الشبكة المفتوحة.

من هذا المنظور، فإن ظهور inference_labs ليس مجرد تحديث أداة، بل هو إكمال حلقة مهمة من أجل تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي على المدى الطويل.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX