Inference Labs @inference_labs La véritable importance de la saison 2 ne réside pas dans la réinitialisation de la saison ou dans les nouveaux modes de jeu, mais dans le choix d'élever la "précision des prévisions" en tant qu'indicateur clé. Essentiellement, c'est une réduction active du bruit : il ne s'agit plus de récompenser des stratégies qui semblent intelligentes, mais de reconnaître uniquement les jugements qui s'alignent sur les résultats réels du marché. En ancrant directement la performance des agents aux résultats réels, Inference Labs @inference_labs clarifie que l'IA n'est pas là pour démontrer des capacités dans un bac à sable, mais doit survivre dans un système d'incertitude. La première saison a résolu le problème d'échelle, tandis que la deuxième saison s'attaque clairement à une phase de calibration plus difficile : quand le modèle échoue, comment les risques s'accumulent, et comment les incitations façonnent le comportement de manière inverse. Cette étape détermine souvent si un système peut devenir une infrastructure, et non simplement un objet d'expérimentation. Leur objectif n'est pas seulement de rendre l'IA plus forte, mais de s'assurer que chaque jugement puisse être tenu pour responsable, retracé et vérifié. Lorsque l'IA entre dans le domaine financier et d'exécution automatique, la confiance n'est plus une question d'émotion, mais un problème d'ingénierie. Transformer le processus de raisonnement lui-même en un objet vérifiable est bien plus difficile que de "mettre sur la chaîne", mais c'est aussi plus crucial. Le tournant de l'IA d'@inference_labs à l'avenir résidera probablement dans la clarté de la structure de responsabilité. #inference #KaitoYap @KaitoAI