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不太舒服的真相是，市場通常在信任之前就對技術進行定價。

我們在加密貨幣中看到了這一點。快速的鏈條首先吸引了注意力。更棘手的問題是，人們能否在長時間內依賴它們。

人工智能可能會走同樣的道路。

大多數討論集中在模型性能上，但隨着人工智能成爲日常決策的一部分，更大的挑戰可能是問責制。不是答案是否好，而是它的來源是否可以驗證。

這就是爲什麼@OpenGradient 對我來說顯得格外突出。通過TEE和zkML，它專注於可驗證的推理，而不是盲目信任。已經在支持2000多個實時模型的網絡中處理了超過200萬次推理。

我曾經在聽起來不可避免的敘事上虧損。

我不知道用戶今天會對驗證有多在意。

但一些技術只有在人們意識到信任一直是產品時才變得有價值。
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