Inference Labs @inference_labs Lo realmente importante de la segunda temporada no es el reinicio de la temporada o los nuevos modos de juego, sino la elección de elevar la "precisión de las predicciones" como indicador clave. En esencia, esto es una reducción activa de ruido: ya no se recompensan las estrategias que parecen inteligentes, sino que solo se reconocen los juicios alineados con los resultados reales del mercado. Al anclar el rendimiento del agente directamente a los resultados reales, Inference Labs @inference_labs deja claro que la IA no está demostrando capacidades en un sandbox, sino que debe sobrevivir en un sistema lleno de incertidumbre. La primera temporada abordó el problema de la escala, mientras que la segunda claramente se ocupa de una fase de calibración más difícil: cuándo fallan los modelos, cómo se acumulan los riesgos y cómo los incentivos moldean el comportamiento de manera inversa. Este paso a menudo determina si un sistema puede convertirse en infraestructura y no solo en un experimento. Su enfoque no es solo hacer que la IA sea más fuerte, sino que cada juicio pueda ser responsabilizado, rastreado y verificado. Cuando la IA entra en el ámbito financiero y de ejecución automática, la confianza ya no es una emoción, sino un problema de ingeniería. Convertir el propio proceso de inferencia en un objeto verificable es mucho más difícil que "subirlo a la cadena", pero también es más crucial. @inference_labs El punto de inflexión de la IA en el futuro probablemente radique en si se cuenta con una estructura de responsabilidad clara. #inference #KaitoYap @KaitoAI