Многие AI-проекты стремятся продемонстрировать эффект Demo, а Inference Labs идет по другому пути — они создают базовую техническую архитектуру.

Вы заметите интересный феномен: они редко используют хайп, наоборот, часто появляются в техническом сообществе. Настоящие важные вопросы действительно очень сложные — как можно проверить результаты inference? Как сделать так, чтобы другие протоколы могли напрямую вызывать эти возможности? Что делать, если произойдет сбой или мошенничество, как система сможет автоматически распознать это?

Эти вопросы звучат не так привлекательно, но как только их удастся реализовать в масштабируемом применении, каждый из них станет жестким ограничением, от которого нельзя отказаться. С точки зрения обратной связи от сообщества, такой инженерный и рациональный подход зачастую способствует построению долгосрочного доверия к экосистеме.