🚗 Kontribusi @inference_labs terhadap industri mengemudi otonom bukan tentang "membuat model lebih cerdas", tetapi tentang membuat keputusan itu sendiri dapat dibuktikan. Titik nyeri sebenarnya dari mengemudi otonom bukanlah persepsi atau daya komputasi, tetapi setelah kecelakaan itu, tidak ada yang bisa mengatakan mengapa sistem menilainya seperti ini. Inference Labs @inference_labs menggunakan kriptografi dan bukti tanpa pengetahuan untuk merangkum seluruh proses persepsi, penalaran, dan kontrol ke dalam catatan yang dapat diverifikasi anti gangguan, yang lebih seperti memasang "kotak hitam dalam arti matematis" untuk mengemudi otonom, yang tidak hanya dapat diputar ulang, tetapi juga keaslian yang diverifikasi. Yang lebih menarik adalah pemahaman @inference_labs tentang skala proxy: menjalankan sejumlah besar agen secara paralel bukan tentang menyikat indikator, tetapi tentang secara sistematis mengekspos batas-batas bias, akumulasi kesalahan, dan kegagalan kebijakan. Ini adalah pola pikir tes stres, bukan pola pikir pertumbuhan. Musim pertama tampaknya menjadi "kegagalan", tetapi intinya adalah menghasilkan data kesalahan; Kuartal kedua terus dikalibrasi, menunjukkan bahwa tujuannya selalu untuk menetapkan tolok ukur objektif. Di masa depan, ketika agen AI bertindak secara mandiri, mereka tidak akan pergi jauh dengan narasi dan insentif, dan hanya di lingkungan di mana kesalahan dapat benar-benar diamati, akurasi akan menjadi satu-satunya indikator kelangsungan hidup. #inference #KaitoYap @KaitoAI