🚗@inference_labs Beitrag zur automatisierten Fahrindustrie liegt nicht darin, "Modelle intelligenter zu machen", sondern darin, die Entscheidungen selbst nachweisbar zu machen. Der wahre Schmerzpunkt beim autonomen Fahren war nie die Wahrnehmung oder Rechenleistung, sondern dass nach einem Unfall niemand erklären kann: Warum hat das System zu diesem Zeitpunkt so entschieden. Inference Labs @inference_labs verwendet Kryptographie und Zero-Knowledge-Proofs, um den gesamten Prozess der Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Kontrolle in ein manipulationssicheres, verifizierbares Protokoll zu verpacken. Das ist eher so, als würde man dem autonomen Fahren eine "mathematisch bedeutende Black Box" einbauen, die nicht nur wiedergegeben, sondern auch auf ihre Echtheit überprüft werden kann. Interessanter ist das Verständnis von @inference_labs bezüglich der Agenten-Skalierung: Das parallele Ausführen einer großen Anzahl von Agenten dient nicht dazu, Kennzahlen zu pushen, sondern systematisch Abweichungen, Fehlerakkumulation und die Grenzen des Scheiterns von Strategien offenzulegen. Dies ist eine Art Stresstest-Denken und nicht ein Wachstum-Denken. Die erste Staffel scheint "gescheitert" zu sein, aber im Wesentlichen geht es darum, Fehlermuster zu generieren; die zweite Staffel kalibriert weiter, was zeigt, dass das Ziel immer darin besteht, objektive Benchmarks zu etablieren. In der Zukunft, wenn AI-Agenten wirklich autonom handeln, wird man mit Erzählungen und Anreizen nicht weit kommen. Nur in einer Umgebung, in der Fehler wirklich beobachtet werden können, wird Genauigkeit das einzige überlebensfähige Maß sein. #inference #KaitoYap @KaitoAI