私たちは、人間の行動とAIの行動の区別がつかなくなるポイントに近づいています。
だからこそ、@inference_labsが「すべての行動が証明可能である」ことに対して取っている立場は非常に重要です。
それは単なるセキュリティの問題ではなく、アイデンティティの問題です。
計算レベルでロジックを監査できない場合、その結果を本当に所有しているとは言えません。
​あなたが「証明」を見ることができない限り、AIに絶対にさせたくないことは何ですか？

「近日公開」の画面には、観光客とビルダーを分ける何かがあります。
今、@MemeMax_Fiはただのウォレット接続とビジョンですが、それこそが本当に文化が形成される瞬間です。
チャートがライブになるのを待っているなら、あなたはすでに遅れています。
今すぐ接続して、雰囲気を感じ、群衆が到着する前に足を踏み入れましょう。

誰もが「プライベートローカル実行」というアイデアを愛していますが、電話が熱くなり始め、取引に30秒かかると嫌になります。
@0xMidenが委任証明に取り組んでいるのを見てほっとしています。
ハードウェアを実際に必要とせずに、「ポケットの中のスパコン」的な雰囲気です。
ローカル実行のプライバシーを得ることができますが、@Gateway_ethがパワーを提供します。これが「クールな技術」と「日常のドライバー」のギャップを埋める方法です。
あなたはどう思いますか？ZKにとって2秒の待機時間は最適ですか、それとももっと速くする必要がありますか？

私たちはAIエージェントが私たちのために決定を下す世界に向かっていますが、彼らが改ざんされていないことをどうやって確認するのでしょうか？
だからこそ、私は@inference_labsに期待しています。彼らはAIの出力を数学的に証明可能にするプロトコルを構築しました。
$6.3Mの新たな支援を受けて、彼らは「誠実なAI」を実現する技術を拡大しています。
彼らのネットワークの成長に目を光らせてください… それはすでに爆発しています。

「モデルが改ざんされていない」と「小指を立てて誓う」必要があるなら、AGIは持てない。
このパートナーシップは、すべてのAI出力を数学的に監査可能にするための第一歩です。
cysicは、@inference_labsのProof of Inferenceプロトコルを実行するために必要な産業規模のコンピュートパワーを提供します。
信頼のないAIエージェントの物理的なバックボーンがどのようなものか見たいのであれば、これがそれです。

スプレッドシートで流動性を管理するのをやめましょう。
遅く、反応が鈍く、必要な時に失敗します。
@ferra_protocol は、あなたのために重い作業を処理する自動化されたAMMエンジンを使用してこれを修正しています。
• リアルタイム流動性ロジック
• ピーク時のスリッページが少ない
• 資本効率の最大化
利点は簡単です: 機械は反応し、人間は遅れます。
ボラティリティを乗り越える安定した市場を望むなら、彼らをチェックしてください。

AIエージェントが実際の決定を下すことにまだ多くの人々が恐れを抱いていることに気づきました。
彼らを責めることはできない。盲目的な信頼はビジネスにおいてひどい戦略だ。
すべての出力に領収書が付いている場合、恐れの要素は消えます。@inference_labsは基本的に「これがうまくいくことを願っています」を「これがうまくいったことを証明できます」に変えています。
それが職場にとっての真のゲームチェンジャーです。

暗号資産は、私たちが安全性とシンプルさの間で選択させるため、一般の人にとっては非常に難しい。
@0xMidenは「ソーシャルログイン」と「高度なプライバシー」を同じ目標として扱う最初のプロジェクトのようです。
金融を再び普通に感じさせることです。
プライベートステートの扱い方を調べていないなら、調べるべきです。

真のプライバシーは、サーバーではなくユーザーのデバイス上で実現されなければなりません。それが@0xMidenとLigeroのパートナーシップが重要な理由です。
証明システムを多様化することで、データを漏らすことなく、給与支払いやOTC取引などに十分な速さでクライアントサイドのプライバシーを実現しています。
構築するのは難しいですが、これが私たちが実世界での採用を得る唯一の方法です。
ローカルであなたの電話上で証明が生成されない場合、あなたは「プライベート」アプリを信頼しますか？

AIがオンチェーンで動作し、ネットワークを燃やさないようにするためには、できるからといって物事を証明しようとするのをやめる必要があります。
@inference_labs は異常検知と安全境界に焦点を当てることで、「少ないことはより多いこと」というアプローチを取っています。
私にとって、これはzkMLが実際の金融や医療アプリケーションのためにスケールする唯一の方法です。
全てのブラックボックスに対する証明は必要ありません。ボックスがその安全ポリシーに違反していないことを知っていれば十分です。
今、AIのためにZK証明を過剰設計しているのでしょうか？

Sui上で構築している場合や、なぜ一部のトークンがスリッページゼロである一方で、他が瞬時に死んでしまうのかを理解しようとしている場合は、@ferra_protocolのSDKを見る必要があります。
彼らは基本的に、他のチームが流動性を「プラグアンドプレイ」できるモジュラー層を構築しました。
プールを手動で設定する代わりに、彼らのルーティングを使用します。プロジェクトを立ち上げる際、独自のAMMを構築するのではなく、フェラを通じてルーティングするだけです。
それは、オーバーヘッドなしで深い流動性を処理する最も論理的な方法です。
実際の実行方法に興味があるなら、彼らのドキュメントを探る価値は間違いなくあります。

私たちは、AIが単なる画面上のチャットボットである時代を超えようとしています。
それが私たちの身体や環境と相互作用し始めると、誤差の余地はゼロになります。
@inference_labs 検証レイヤーを構築することは、ロボティクス業界にとって最も論理的なステップだと思います。
それは単により良いセンサーのことではなく、より良い証明のことです。
今日使用している自律ツールをどのように検証する予定ですか？