Buổi biểu diễn
Chỉ số Phổ Biến RD
Chỉ số Tăng Trưởng RD
So sánh
Các tổ chức con
Theo dõi cập nhật
Theo dõi danh sách
Nhân vật
Về Inference Labs
Inference Labs là một dự án cơ sở hạ tầng AI Web3 tập trung vào học máy có thể kiểm chứng (zkML). Hoạt động cốt lõi của nó xoay quanh hai khung sở hữu độc quyền: DSperse, một hệ thống suy luận phân tán cắt các mô hình AI thành các mô hình con nhỏ hơn để xử lý song song, và JSTprove, một công cụ chứng minh không kiến thức nội bộ được tối ưu hóa cho các hoạt động AI sử dụng giao thức sumcheck và GKR. Giá trị đề xuất chính của công ty là cho phép xác thực mật mã các đầu ra suy luận AI mà không tiết lộ trọng số mô hình cơ bản, giải quyết các thách thức kép về lòng tin và bảo vệ sở hữu trí tuệ trong các mạng AI phi tập trung. Các điểm đau thị trường mà Inference Labs giải quyết bao gồm sự thiếu minh bạch trong quyết định AI (người dùng không thể xác minh đầu ra có đến từ mô hình đã công bố hay không), tính khả thi tính toán của việc chứng minh suy luận mô hình lớn trong không kiến thức, và sự căng thẳng giữa quyền riêng tư mô hình và khả năng kiểm chứng. Bằng cách chuyển đổi các tính toán AI thành các mạch có thể kiểm chứng và phân phối khối lượng công việc chứng minh qua các nút, dự án giảm rào cản đối với các dịch vụ AI phi tín nhiệm. Trong sáu tháng qua (2026-02-28 đến 2026-08-31), Inference Labs đã triển khai tất cả các mô hình cơ bản trên mạng con của mình, đạt được phạm vi phủ chứng minh vượt quá 30% mỗi mô hình. Các khung DSperse và JSTprove đã chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất, với nhóm báo cáo rằng việc tạo chứng minh song song thành công trên các nút phân tán. Tuy nhiên, dự án vẫn phải đối mặt với những hạn chế kỹ thuật đáng kể: mặc dù đã cắt mô hình, việc mạch hóa từng lớp vẫn tiêu tốn nhiều bộ nhớ, và chi phí chứng minh cho các mô hình thị giác lớn (ví dụ: YoloV8) vẫn vượt quá khả năng phần cứng tiêu dùng. Nhóm thừa nhận rằng mặc dù các tối ưu hóa hiện tại đã cải thiện hiệu quả, hệ thống vẫn chưa phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực yêu cầu độ trễ xác minh dưới giây.
Trong sáu tháng qua, Inference Labs đã đạt được những bước tiến đáng kể trong cơ sở hạ tầng AI có thể xác minh. Các phát triển chính bao gồm việc chính thức ra mắt DSperse, một khung suy luận phân tán, và JSTprove, một bộ xác minh nội bộ sử dụng các giao thức sumcheck và GKR. Những công nghệ này cho phép tạo bằng chứng không tiết lộ thông tin gần như theo thời gian thực cho các mô hình thị giác lớn, với việc chuyển đổi toàn bộ từ Python sang Rust mang lại phản hồi thợ đào nhanh hơn 2,5 lần, xác minh nhanh hơn 3,2 lần và thông lượng cao hơn 43%, đồng thời tỷ lệ xác minh được cải thiện từ 95,7% lên 97,5%. Vào tháng 2 năm 2026, nhóm đã giới thiệu TruthTensor, một khung đánh giá cho các LLM hoạt động trên thị trường dự đoán trực tiếp, hiện hỗ trợ hơn 1,1 triệu tác nhân AI đã triển khai, hơn 875.000 người dùng và 3,2 triệu mô hình tinh chỉnh. Nền tảng này cũng gia nhập hệ sinh thái doanh nghiệp của Oracle, cho phép triển khai AI có thể xác minh trong các lĩnh vực như hàng không và hậu cần, với hơn 350 triệu bằng chứng được tạo và xác thực trong môi trường sản xuất, bao gồm tại Sân bay Quốc tế Calgary. Nhìn về phía trước, Inference Labs có kế hoạch mở rộng khả năng tương thích mô hình của DSperse (bao gồm ResNet-50, YOLOv8 và Vision Transformers) và tiếp tục tối ưu hóa JSTprove cho phần cứng cấp tiêu dùng. Lộ trình nhấn mạnh việc mở rộng quy mô suy luận có thể xác minh trên các mạng phi tập trung, làm sâu sắc quan hệ đối tác với Oracle và thúc đẩy xác nhận học thuật (được chấp nhận tại CVC 2026), nhằm biến việc tạo bằng chứng mật mã trở thành tiêu chuẩn cho trách nhiệm giải trình AI của doanh nghiệp.
Đồng sáng lập: Ron Chan (Twitter: @sudo_ron) – Đồng sáng lập Inference Labs. Có nền tảng về hệ thống phi tập trung và hạ tầng AI. Colin Gagich (Twitter: @colingagich) – Đồng sáng lập Inference Labs. Chuyên môn về kỹ thuật phần cứng/phần mềm và hệ thống tự động. Không tìm thấy lãnh đạo cốt lõi nào khác có thông tin công khai đáng tin cậy.