自主系统正在快速进入那些一出错就可能造成严重后果的真实场景 从海底修复珊瑚的机器人，到手术室里的机械臂，再到边境巡逻和安防领域的人形机器人，AI 已经不再只是后台辅助，而是直接负责感知环境、做出决策并执行动作 部署速度很快，但信任却没跟上节奏。在现实世界里，没人会轻易接受“相信我们，模型当时判断没错”这种说法。一旦机器人撞上障碍、无人机突然改道，或者系统触发了关键操作，大家一定会问：它到底看到了什么？为什么会这么决定？整个过程是不是严格按照原模型运行的？ Inference Labs 做的就是补上这个最关键的信任基础。他们不是去训练一个更强的模型，而是提供Proof of Inference（推理证明）机制，用密码学方式，让每次推理都带上可验证的证据，证明模型没被偷偷替换、过程没被篡改、决策完全在安全和合规范围内。这些都不再靠事后日志或口头解释，而是直接由数学上不可伪造的证明来背书 当自主系统开始真正承担责任的时候，安全性、可追溯性和问责机制就必须从一开始嵌入设计，而不是出了问题再补救。真正能大规模安全落地的自主智能，评判标准从来不是它会不会跑，而是它能不能被证明自己跑对了 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs