🚗@inference_labs La contribution à l'industrie de la conduite autonome ne réside pas dans le fait de "rendre les modèles plus intelligents", mais dans le fait de rendre la décision elle-même prouvable. Le véritable point de douleur de la conduite autonome n'a jamais été la perception ou la puissance de calcul, mais le fait qu'après un accident, personne ne peut expliquer : pourquoi le système a-t-il pris cette décision à ce moment-là. Inference Labs @inference_labs utilise la cryptographie et les preuves à divulgation nulle de connaissance pour encapsuler l'ensemble du processus de perception, de raisonnement et de contrôle en un enregistrement vérifiable à l'épreuve des falsifications, ce qui ressemble davantage à l'installation d'une "boîte noire au sens mathématique" pour la conduite autonome, capable non seulement de rejouer, mais aussi de vérifier l'authenticité. Plus intéressant encore est la compréhension par @inference_labs de l'échelle des agents : faire fonctionner simultanément un grand nombre d'agents n'est pas une question de chiffres, mais d'exposer systématiquement les biais, l'accumulation d'erreurs et les limites de l'échec des stratégies. C'est une pensée de test de résistance, et non de croissance. La première saison semble être un "échec", mais en réalité, elle génère des données de défaillance ; la deuxième saison continue de calibrer, ce qui montre que l'objectif est toujours d'établir une référence objective. À l'avenir, lorsque les agents AI agiront réellement de manière autonome, s'appuyer sur des récits et des incitations ne mènera pas loin, seule une observation réelle des erreurs dans un environnement pourra faire de l'exactitude le seul indicateur capable de survivre. #inference #KaitoYap @KaitoAI