Det som verkligen betyder något för Inference Labs @inference_labs säsong 2 är inte säsongsåterställningen eller det nya spelmekaniken, utan deras val att förbättra "förutsägelsenoggrannhet" som en kärnmått. I grund och botten är det en aktiv brusreducering: inte längre belönande strategier som verkar smarta, utan endast att erkänna bedömningar som stämmer överens med verkliga marknadsutfall. Genom att förankra agentens prestation direkt till verkliga utfall gör Inference Labs @inference_labs klart att AI inte är en demonstration av förmågor i en sandlåda, utan ett system som måste överleva osäkerhet. Den första säsongen tar upp frågan om skalning, medan den andra säsongen tydligt behandlar de svårare kalibreringsfaserna: när modellen misslyckas, hur risker staplas och hur incitament formar beteendet baklänges. Detta steg avgör ofta om ett system kan vara en infrastruktur, inte bara ett experiment. De handlar inte bara om att göra AI starkare, utan om att göra varje bedömning ansvarig, backad och verifierad. När AI kommer in i finans och automatiserad genomförande är förtroende inte längre en känsla utan en ingenjörsfråga. Att förvandla själva resonemangsprocessen till ett verifierbart objekt är mycket svårare än "on-chain", men det är också mer kritiskt. @inference_labs avgörande ögonblicket för AI i framtiden är sannolikt om det finns en tydlig ansvarsstruktur. #inference #KaitoYap @KaitoAI