Na madrugada passada às duas horas, comi churrasco com um amigo, ele ficou reclamando do robô de negociação AI: “Ele não ganha dinheiro, isso nem é o mais importante, o que mais me assusta é que ele inventa justificativas do nada.” Ele ainda me mostrou uma captura de tela dos lucros, dizendo que era muito estável, mas suas mãos estavam tremendo o tempo todo. Perguntei casualmente: “Então, qual modelo ele está usando?” Ele ficou surpreso: “Não sei… de qualquer forma, funciona.” Na hora, senti um arrepio na espinha.



Essa também é uma das razões pelas quais tenho prestado atenção ao @inference_labs recentemente: eles não são os melhores em “gerar”, mas sim em transformar o “processo de inferência” em um livro-razão auditável. Duas coisas recentes estão bastante impressionantes: ① Anúncio oficial de uma parceria com @cysic_xyz, colocando a prova zkML na rede descentralizada de computação/hardware, focando na difícil questão do tempo de prova e custo; ② O JSTprove já está integrado ao DSperse, com o modelo dividido em fatias que rodam em paralelo, cada uma gerando um “recibo” verificável. Além disso, o TruthTensor Crucible S1 acabou de entrar na lista de destaque, estou empolgado — isso não é só um PPT, é uma tentativa de levar a IA verificável para o ambiente de produção.
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