El aprendizaje automático de cero conocimiento es el primer paso hacia agentes autónomos verificables.
🚀Piensa en ello: En este momento, cuando un agente de IA toma una decisión (gastar fondos, aprobar acceso, asignar reputación), esperas que actúe correctamente.
@inference_labs cambia eso. >>>>Están construyendo zkML para que los agentes puedan probar que siguieron la lógica, utilizaron datos correctos y devolvieron resultados válidos.
Esto hace que los agentes de IA sean auditables, no solo reactivos. Las DAOs pueden confiar en la IA para actuar en la gestión de tesorería.
Los protocolos pueden permitir que los agentes gestionen la liquidez o la gobernanza, con pruebas. >> @inference_labs está construyendo esto desde cero.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
El aprendizaje automático de cero conocimiento es el primer paso hacia agentes autónomos verificables.
🚀Piensa en ello: En este momento, cuando un agente de IA toma una decisión (gastar fondos, aprobar acceso, asignar reputación), esperas que actúe correctamente.
@inference_labs cambia eso.
>>>>Están construyendo zkML para que los agentes puedan probar que siguieron la lógica, utilizaron datos correctos y devolvieron resultados válidos.
Esto hace que los agentes de IA sean auditables, no solo reactivos.
Las DAOs pueden confiar en la IA para actuar en la gestión de tesorería.
Los protocolos pueden permitir que los agentes gestionen la liquidez o la gobernanza, con pruebas.
>> @inference_labs está construyendo esto desde cero.