Muchos proyectos de IA están interesados en mostrar efectos de Demo, mientras queInference Labs sigue un camino diferente: están construyendo la arquitectura tecnológica subyacente.

Verás un fenómeno interesante: rara vez aprovechan las tendencias de actualidad, sino que aparecen con frecuencia en las comunidades técnicas. Las cuestiones realmente importantes son bastante hardcore: ¿cómo se pueden verificar los resultados de inferencia? ¿Cómo hacer que otros protocolos puedan llamar directamente a estas capacidades? En caso de fallo o fraude, ¿cómo puede el sistema identificarlos automáticamente?

Estas preguntas pueden parecer menos atractivas, pero una vez que se aplican a escala, cada una se convierte en una restricción rígida e innegociable. Desde la perspectiva de la retroalimentación comunitaria, esta actitud de ingeniería racional suele construir una confianza ecológica a largo plazo.