🚗@inference_labs 对自动驾驶行业的贡献，并不在于“让模型更聪明”，而在于让决策本身变得可被证明。自动驾驶真正的痛点从来不是感知或算力，而是事故发生后没人能说清：系统当时为什么这么判断。 Inference Labs @inference_labs 用密码学和零知识证明，把感知、推理、控制全过程封装成防篡改的可验证记录，这更像是为自动驾驶装上了一台“数学意义上的黑匣子”，不仅能回放，还能验证真实性。 更有意思的是@inference_labs对代理规模的理解：并行运行大量代理不是刷指标，而是系统性暴露偏差、误差累积和策略失效的边界。这是一种压力测试思维，而不是增长思维。第一季看似“失败”，但本质是在生成故障数据；第二季继续校准，说明目标始终是建立客观基准。 未来当 AI 代理真正自主行动时，靠叙事和激励是走不远的，只有在能真实观察错误的环境中，准确性才会成为唯一能存活的指标。 #inference #KaitoYap @KaitoAI