Autrefois, les services d'IA dépendaient davantage de calculs centralisés et de systèmes fermés, où les utilisateurs ne pouvaient que faire confiance aux résultats sans pouvoir vérifier le processus.

@inference_labs a pour valeur de tenter de changer cette prémisse par défaut, en faisant de la déduction un comportement prouvable, plutôt qu'une simple sortie.

Cette approche influence actuellement les critères d'évaluation des infrastructures d'IA dans l'industrie, passant d'une focalisation sur la performance et le coût à une attention accrue à la fiabilité et à la composabilité.

Lorsque les résultats de déduction peuvent être réutilisés en toute sécurité entre différents systèmes, l'IA peut véritablement s'intégrer dans un réseau ouvert.

Dans ce sens, l'apparition de @inference_labs ne se limite pas à une simple mise à jour d'outil, mais comble une étape clé pour le développement à long terme de l'IA décentralisée.

@KaitoAI #Yap @easydotfunX