🚗 @inference_labsの自動運転業界への貢献は「モデルをより賢くすること」ではなく、意思決定そのものを証明可能にすることにあります。 自動運転の本当の課題は、認識や計算能力ではありませんが、事故後、なぜシステムがそう判断したのか誰も説明できません。 Inference Labsは@inference_labs暗号技術とゼロ知識証明を用いて、知覚、推論、制御の全過程を改ざん防止の検証可能な記録にまとめています。これは自動運転の「数学的な意味でのブラックボックス」を設置するようなもので、再生できるだけでなく、真正性も検証できます。 さらに興味深いのはプロキシスケールの理解@inference_labsです。大量のエージェントを並行して動かすのは、指標を擦り合わせることではなく、バイアス、エラーの蓄積、ポリシー失敗の境界を体系的に明らかにすることです。 これは成長マインドセットではなく、ストレステストのマインドセットです。 第1シーズンは「失敗」のように見えますが、本質は故障データの生成にあります。 第2四半期は引き続き調整を進めており、常に目標が客観的なベンチマークを確立することであることを示しています。 将来的にAIエージェントが自律的に行動するとき、物語やインセンティブだけでは遠くへ進まず、ミスを真に観察できる環境でのみ、正確さが生存の唯一の指標となるでしょう。 #inference #KaitoYap @KaitoAI