🚗 مساهمة @inference_labs في صناعة القيادة الذاتية ليست "جعل النماذج أكثر ذكاء"، بل في جعل القرارات نفسها قابلة للإثبات. المشكلة الحقيقية في القيادة الذاتية ليست أبدا الإدراك أو قوة الحوسبة، ولكن بعد الحادث، لا أحد يستطيع أن يقول لماذا حكم النظام على الأمر بهذه الطريقة. تستخدم مختبرات الاستدلال @inference_labs التشفير وبراهين المعرفة الصفرية لتلخيص عملية الإدراك والاستدلال والتحكم بأكملها في سجلات قابلة للتحقق من العبث المقاوم، وهو ما يشبه إلى حد كبير تثبيت "صندوق أسود بالمعنى الرياضي" للقيادة الذاتية، والذي لا يمكن فقط تشغيله، بل يمكن أيضا التحقق من أصالته. والأكثر إثارة للاهتمام هو @inference_labs فهم مقياس الوكيل: تشغيل عدد كبير من العوامل بالتوازي ليس عن تجاوز المؤشرات، بل عن كشف حدود التحيز، تراكم الأخطاء، وفشل السياسات بشكل منهجي. هذه عقلية اختبار إجهاد، وليست عقلية نمو. يبدو أن الموسم الأول كان "فاشلا"، لكن الجوهر هو توليد بيانات الأعطال؛ يستمر الربع الثاني في المعايرة، مما يشير إلى أن الهدف دائما هو وضع معيار موضوعي. في المستقبل، عندما يتصرف وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، لن يحققوا الكثير من خلال السرد والحوافز، وفقط في بيئة يمكن فيها ملاحظة الأخطاء حقا ستصبح الدقة المؤشر الوحيد للبقاء. #inference #KaitoYap @KaitoAI