Inference Labs @inference_labs 第二季真正重要的並不是賽季重置或新玩法，而是他們把“預測準確率”提升為核心指標這一選擇。 本質上這是一次主動降噪：不再獎勵看起來聰明的策略，而是只承認與真實市場結果對齊的判斷。通過把代理的表現直接錨定到現實結果，Inference Labs @inference_labs 明確了一點AI 不是在沙盒裏演示能力，而是必須在不確定性中存活的系統。 第一季解決的是規模問題，而第二季明顯在處理更困難的校準階段：模型何時失效、風險如何疊加、激勵怎樣反向塑造行為。 這一步往往決定一個系統能否成為基礎設施，而不只是實驗品。他們關注的也不只是讓 AI 更強，而是讓每一次判斷都能被追責、被回溯、被驗證。 當 AI 進入金融和自動執行領域，信任不再是情緒，而是工程問題。把推理過程本身變成可驗證對象，遠比“上鏈”更難，但也更關鍵。@inference_labs未來 AI 的分水嶺，很可能就在於是否具備清晰的責任結構。 #inference #KaitoYap @KaitoAI