🚗@inference_labs Il contributo di Inference Labs all'industria della guida autonoma non risiede nel "rendere i modelli più intelligenti", ma nel rendere le decisioni stesse dimostrabili. Il vero problema della guida autonoma non è mai stato la percezione o la potenza di calcolo, ma il fatto che dopo un incidente nessuno può spiegare: perché il sistema ha preso quella decisione in quel momento. Inference Labs @inference_labs utilizza la crittografia e le prove a conoscenza zero per racchiudere l'intero processo di percezione, ragionamento e controllo in registri verificabili e a prova di manomissione, il che è più simile a dotare la guida autonoma di una "scatola nera in senso matematico", che non solo può essere riprodotta, ma anche verificata per autenticità. Ancora più interessante è la comprensione di @inference_labs sulla scala degli agenti: eseguire in parallelo un gran numero di agenti non è un modo per aumentare le metriche, ma per esporre sistematicamente i confini delle deviazioni, dell'accumulo di errori e del fallimento delle strategie. Questo è un modo di pensare da stress test, non da crescita. La prima stagione sembra un "fallimento", ma in realtà consiste nella generazione di dati di guasto; la seconda stagione continua a calibrare, dimostrando che l'obiettivo è sempre stato quello di stabilire un benchmark oggettivo. In futuro, quando gli agenti AI agiranno realmente in modo autonomo, non si potrà andare lontano contando su narrazioni e incentivi; solo in un ambiente in cui è possibile osservare realmente gli errori, l'accuratezza diventerà l'unico indicatore in grado di sopravvivere. #inference #KaitoYap @KaitoAI