En el Nodo donde convergen las tendencias de AI y Web3, @inference_labs está construyendo una trampa de infraestructura de inferencia confiable orientada al futuro.
El equipo proviene de Canadá y completó aproximadamente 6.3 millones de dólares en financiamiento en 2025, con inversores como DACM, Delphi Ventures, Arche Capital y Lvna Capital. Los fondos se utilizarán para construir su protocolo central, Proof of Inference, que es un protocolo criptográfico basado en pruebas de conocimiento cero, diseñado para verificar la fiabilidad de los resultados de inferencia de IA sin revelar los detalles internos del modelo.
El significado de esta tecnología radica en resolver el problema de confianza que ha existido durante mucho tiempo en las salidas de la IA, permitiendo que los sistemas externos y los usuarios verifiquen si la IA está funcionando como se esperaba a través de pruebas matemáticas, al mismo tiempo que protege la privacidad y los derechos de propiedad intelectual del modelo.
La arquitectura de Inference Labs admite la generación de este tipo de resultados de inferencia verificables en redes descentralizadas y ya ha estado funcionando en la red de prueba.
Con el papel cada vez más crucial de la IA en las finanzas, aplicaciones empresariales e incluso aplicaciones descentralizadas, se espera que la infraestructura de razonamiento verificable se convierta en una capa subyacente importante que conecte la confianza y la automatización.
@KaitoAI #Yap @easydotfunX
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En el Nodo donde convergen las tendencias de AI y Web3, @inference_labs está construyendo una trampa de infraestructura de inferencia confiable orientada al futuro.
El equipo proviene de Canadá y completó aproximadamente 6.3 millones de dólares en financiamiento en 2025, con inversores como DACM, Delphi Ventures, Arche Capital y Lvna Capital. Los fondos se utilizarán para construir su protocolo central, Proof of Inference, que es un protocolo criptográfico basado en pruebas de conocimiento cero, diseñado para verificar la fiabilidad de los resultados de inferencia de IA sin revelar los detalles internos del modelo.
El significado de esta tecnología radica en resolver el problema de confianza que ha existido durante mucho tiempo en las salidas de la IA, permitiendo que los sistemas externos y los usuarios verifiquen si la IA está funcionando como se esperaba a través de pruebas matemáticas, al mismo tiempo que protege la privacidad y los derechos de propiedad intelectual del modelo.
La arquitectura de Inference Labs admite la generación de este tipo de resultados de inferencia verificables en redes descentralizadas y ya ha estado funcionando en la red de prueba.
Con el papel cada vez más crucial de la IA en las finanzas, aplicaciones empresariales e incluso aplicaciones descentralizadas, se espera que la infraestructura de razonamiento verificable se convierta en una capa subyacente importante que conecte la confianza y la automatización.
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