Inference Labs @inference_labs A verdadeira importância da segunda temporada não é a reinicialização da temporada ou novos modos de jogo, mas sim a escolha de elevar a "taxa de precisão das previsões" como um indicador central. Essencialmente, isso é uma redução ativa de ruído: não se recompensa mais estratégias que parecem inteligentes, mas apenas se reconhecem julgamentos que estão alinhados com os resultados reais do mercado. Ao ancorar o desempenho do agente diretamente aos resultados reais, a Inference Labs @inference_labs deixa claro que a IA não está demonstrando habilidades em um sandbox, mas deve sobreviver em um sistema de incerteza. A primeira temporada lidou com o problema de escala, enquanto a segunda temporada claramente está lidando com uma fase de calibração mais difícil: quando o modelo falha, como os riscos se acumulam e como os incentivos moldam o comportamento de forma reversa. Esse passo muitas vezes determina se um sistema pode se tornar uma infraestrutura, e não apenas um experimento. O que eles estão focando não é apenas tornar a IA mais forte, mas garantir que cada julgamento possa ser responsabilizado, rastreado e verificado. Quando a IA entra no campo financeiro e de execução automática, a confiança não é mais uma emoção, mas sim um problema de engenharia. Transformar o próprio processo de raciocínio em um objeto verificável é muito mais difícil do que "colocar na blockchain", mas também é mais crucial. O divisor de águas da IA da @inference_labs no futuro pode muito bem depender de ter uma estrutura de responsabilidade clara. #inference #KaitoYap @KaitoAI