Inference Labs@inference_labsシーズン2で本当に重要なのは、シーズンリセットや新しいゲームプレイではなく、「予測精度」をコア指標として向上させるという選択です。 本質的には、これは能動的なノイズリダクションであり、賢そうに見える戦略を報いるのではなく、実際の市場結果に沿った判断のみを認めるものです。 エージェントのパフォーマンスを現実の成果に直接結びつけることで、Inference Labs@inference_labs AIはサンドボックスでの能力の証明ではなく、不確実性に耐え抜かなければならないシステムであることを明確にしています。 第1シーズンはスケールの問題に取り組み、第2シーズンはモデルが失敗した時、リスクが積み重なること、インセンティブが逆に行動を形作るというより難しいキャリブレーション段階を明確に扱っています。 このステップで、システムが単なる実験ではなくインフラとして機能するかどうかが判定されることが多いです。 AIを強化するだけでなく、すべての判断を説明責任を持ち、後退させ、検証することを目的としています。 AIが金融や自動化された実行に参入すると、信頼はもはや感情ではなく、エンジニアリングの問題となります。 推論過程自体を検証可能なオブジェクトに変えることは「オンチェーン」よりもはるかに困難ですが、同時により重要です。 将来@inference_labs AIにとって重要な転換点となるのは、明確な責任構造があるかどうかでしょう。 #inference #KaitoYap @KaitoAI