🚗@inference_labs contribuye a la industria de la conducción autónoma, no en "hacer que los modelos sean más inteligentes", sino en hacer que la decisión misma sea demostrable. El verdadero punto crítico de la conducción autónoma nunca ha sido la percepción o la potencia de cálculo, sino que después de un accidente nadie puede explicar: ¿por qué el sistema tomó esa decisión en ese momento? Inference Labs @inference_labs utiliza criptografía y pruebas de conocimiento cero para encapsular todo el proceso de percepción, razonamiento y control en un registro verificable a prueba de manipulaciones, lo que se asemeja a equipar la conducción autónoma con una "caja negra en un sentido matemático", que no solo puede reproducir, sino también verificar la autenticidad. Lo más interesante es la comprensión de @inference_labs sobre la escala de los agentes: ejecutar en paralelo una gran cantidad de agentes no es solo para aumentar métricas, sino para exponer sistemáticamente los límites de sesgos, acumulación de errores y fallos de estrategia. Esta es una mentalidad de prueba de estrés, no de crecimiento. La primera temporada parece un "fracaso", pero en esencia está generando datos de fallos; la segunda temporada continúa calibrando, lo que indica que el objetivo siempre ha sido establecer un estándar objetivo. En el futuro, cuando los agentes de IA actúen de manera verdaderamente autónoma, depender de narrativas e incentivos no llevará lejos; solo en un entorno donde se puedan observar errores de manera real, la precisión se convertirá en el único indicador que pueda sobrevivir. #inference #KaitoYap @KaitoAI