Det som virkelig betyr noe for Inference Labs @inference_labs sesong 2 er ikke sesongreseten eller nytt gameplay, men deres valg om å forbedre «prediksjonsnøyaktighet» som en kjernemetrikk. I bunn og grunn er det en aktiv støyreduksjon: ikke lenger å belønne strategier som virker smarte, men bare anerkjenne vurderinger som samsvarer med reelle markedsutfall. Ved å forankre agentens ytelse direkte til virkelige utfall, gjør Inference Labs @inference_labs det klart at AI ikke er en demonstrasjon av evner i en sandkasse, men et system som må overleve usikkerhet. Den første sesongen tar opp spørsmålet om skala, mens den andre sesongen tydelig tar for seg de vanskeligere kalibreringsfasene: når modellen feiler, hvordan risikoene hoper seg opp, og hvordan insentiver former atferden i omvendt retning. Dette steget avgjør ofte om et system kan være en infrastruktur, ikke bare et eksperiment. De handler ikke bare om å gjøre AI sterkere, men om å gjøre hver vurdering ansvarlig, tilbaketrukket og verifisert. Når AI kommer inn i finans og automatisert gjennomføring, er tillit ikke lenger en følelse, men et ingeniørmessig spørsmål. Å gjøre selve resonnementprosessen til et verifiserbart objekt er langt vanskeligere enn «on-chain», men det er også mer kritisk. @inference_labs vendepunkt for AI i fremtiden vil sannsynligvis være om det finnes en klar ansvarsstruktur. #inference #KaitoYap @KaitoAI