Inference Labs @inference_labs In der zweiten Saison geht es nicht wirklich um den Saisonreset oder neue Spielmodi, sondern um die Entscheidung, die "Vorhersagegenauigkeit" zum Kernindikator zu erheben. Im Grunde genommen ist dies eine aktive Rauschunterdrückung: Es werden nicht mehr die scheinbar cleveren Strategien belohnt, sondern nur die Urteile, die mit den tatsächlichen Marktergebnissen übereinstimmen. Indem die Leistung der Agenten direkt an realen Ergebnissen verankert wird, macht Inference Labs @inference_labs deutlich, dass KI nicht in einer Sandbox ihre Fähigkeiten demonstriert, sondern ein System ist, das in Unsicherheit überleben muss. In der ersten Saison wurde das Skalierungsproblem gelöst, während die zweite Saison offensichtlich mit der schwierigeren Kalibrierungsphase umgeht: Wann versagen Modelle, wie addieren sich Risiken, und wie formen Anreize das Verhalten um. Dieser Schritt entscheidet oft darüber, ob ein System zur Infrastruktur werden kann und nicht nur ein Experiment bleibt. Ihr Fokus liegt nicht nur darauf, KI stärker zu machen, sondern auch darauf, dass jede Entscheidung zur Rechenschaft gezogen, zurückverfolgt und verifiziert werden kann. Wenn KI in den Finanz- und automatisierten Ausführungsbereich eintritt, ist Vertrauen nicht mehr eine Emotion, sondern ein Ingenieursproblem. Den Inferenzprozess selbst in ein verifizierbares Objekt zu verwandeln, ist viel schwieriger als "on-chain", aber auch entscheidender. Der Wendepunkt für die zukünftige KI von @inference_labs könnte sehr wohl darin liegen, ob eine klare Verantwortungsstruktur vorhanden ist. #inference #KaitoYap @KaitoAI