🚗 La contribución de @inference_labs a la industria de la conducción autónoma no consiste en "hacer los modelos más inteligentes", sino en hacer que las propias decisiones sean demostrables. El verdadero problema de la conducción autónoma nunca es la percepción ni la potencia de cálculo, pero tras el accidente, nadie puede decir por qué el sistema lo juzgó así. Inference Labs @inference_labs utiliza criptografía y pruebas de conocimiento cero para encapsular todo el proceso de percepción, razonamiento y control en registros verificables a prueba de manipulaciones, lo que es más parecido a instalar una "caja negra en el sentido matemático" para la conducción autónoma, que no solo puede reproducirse, sino también verificar su autenticidad. Lo que resulta más interesante es @inference_labs comprensión de la escala proxy: ejecutar un gran número de agentes en paralelo no consiste en cepillar indicadores, sino en exponer sistemáticamente los límites del sesgo, la acumulación de errores y el fracaso de políticas. Esta es una mentalidad de prueba de estrés, no de crecimiento. La primera temporada parece ser un "fracaso", pero la esencia es generar datos de fallos; El segundo trimestre continúa calibrando, lo que indica que el objetivo siempre es establecer un punto de referencia objetivo. En el futuro, cuando los agentes de IA actúen de forma autónoma, no irán lejos por narrativa e incentivos, y solo en un entorno donde se puedan observar realmente los errores, la precisión se convertirá en el único indicador de supervivencia. #inference #KaitoYap @KaitoAI