🚗@inference_labs wkład w branżę autonomicznych pojazdów nie polega na "uczynieniu modeli mądrzejszymi", ale na tym, aby decyzje same w sobie stały się możliwe do udowodnienia. Prawdziwym problemem autonomicznych pojazdów nigdy nie była percepcja czy moc obliczeniowa, ale to, że po wypadku nikt nie potrafił wyjaśnić: dlaczego system podjął taką decyzję w danym momencie. Inference Labs @inference_labs wykorzystuje kryptografię i dowody zerowej wiedzy, aby zapakować cały proces percepcji, wnioskowania i kontroli w zabezpieczony przed manipulacją, weryfikowalny zapis, co bardziej przypomina zamontowanie "czarnej skrzynki w matematycznym sensie" w autonomicznych pojazdach, która nie tylko może być odtwarzana, ale także weryfikowana pod kątem autentyczności. Co ciekawe, @inference_labs rozumie skalę agentów: równoległe uruchamianie dużej liczby agentów nie jest po prostu zwiększaniem wskaźników, ale systemowym ujawnianiem odchyleń, akumulacji błędów i granic nieefektywności strategii. To myślenie w kategoriach testów obciążeniowych, a nie myślenia o wzroście. Pierwszy sezon wydaje się "porażką", ale w istocie polega na generowaniu danych o awariach; drugi sezon kontynuuje kalibrację, co pokazuje, że celem zawsze było ustanowienie obiektywnej normy. W przyszłości, gdy agenci AI będą działać naprawdę autonomicznie, narracja i zachęty nie wystarczą, aby zajść daleko; tylko w środowisku, w którym można rzeczywiście obserwować błędy, dokładność stanie się jedynym wskaźnikiem, który przetrwa. #inference #KaitoYap @KaitoAI