🚗@inference_labs 對自動駕駛行業的貢獻，並不在於“讓模型更聰明”，而在於讓決策本身變得可被證明。自動駕駛真正的痛點從來不是感知或算力，而是事故發生後沒人能說清：系統當時為什麼這麼判斷。 Inference Labs @inference_labs 用密碼學和零知識證明，把感知、推理、控制全過程封裝成防篡改的可驗證記錄，這更像是為自動駕駛裝上了一臺“數學意義上的黑匣子”，不僅能回放，還能驗證真實性。 更有意思的是@inference_labs對代理規模的理解：並行運行大量代理不是刷指標，而是系統性暴露偏差、誤差累積和策略失效的邊界。這是一種壓力測試思維，而不是增長思維。第一季看似“失敗”，但本質是在生成故障數據；第二季繼續校準，說明目標始終是建立客觀基準。 未來當 AI 代理真正自主行動時，靠敘事和激勵是走不遠的，只有在能真實觀察錯誤的環境中，準確性才會成為唯一能存活的指標。 #inference #KaitoYap @KaitoAI