Beaucoup de projets d'IA sont passionnés par la démonstration d'effets de démo, tandis qu'Inference Labs emprunte une voie différente — ils construisent une architecture technologique de base.

Vous remarquerez un phénomène intéressant : ils surfent rarement sur la vague des tendances, mais apparaissent fréquemment dans la communauté technique. Les véritables questions qui les préoccupent sont en réalité très hardcore — comment vérifier les résultats de l'inférence ? Comment permettre à d'autres protocoles d'appeler directement ces capacités ? En cas d'échec ou de fraude, comment le système peut-il s'auto-identifier ?

Ces questions peuvent sembler moins sexy, mais une fois appliquées à grande échelle, chacune devient une contrainte dure à négocier. Du point de vue des retours de la communauté, cette attitude d'ingénierie rationnelle favorise souvent la construction d'une confiance écologique à long terme.