🚗@inference_labs bijdrage aan de autonome rijindustrie ligt niet in het "slimmer maken van modellen", maar in het bewijsbaar maken van de beslissingen zelf. De echte pijnpunten van autonome rijtechnologie zijn nooit de waarneming of rekenkracht geweest, maar het feit dat niemand kan uitleggen waarom het systeem op dat moment zo oordeelde na een ongeval. Inference Labs @inference_labs gebruikt cryptografie en zero-knowledge proofs om het hele proces van waarneming, redenering en controle samen te voegen tot een onveranderlijk en verifieerbaar record, wat meer lijkt op het installeren van een "wiskundige zwarte doos" voor autonome voertuigen, die niet alleen kan worden afgespeeld, maar ook de echtheid kan verifiëren. Interessanter is de opvatting van @inference_labs over de schaal van agenten: het parallel laten draaien van een groot aantal agenten is niet om statistieken te verbeteren, maar om systematisch afwijkingen, foutaccumulatie en de grenzen van strategie-uitval bloot te leggen. Dit is een denkwijze van stresstests, en niet van groei. Seizoen één lijkt "mislukt", maar in wezen is het gericht op het genereren van foutgegevens; seizoen twee blijft kalibreren, wat aantoont dat het doel altijd is geweest om een objectieve basislijn te creëren. In de toekomst, wanneer AI-agenten echt autonoom handelen, zal het niet ver komen met verhalen en prikkels; alleen in een omgeving waar fouten echt kunnen worden waargenomen, zal nauwkeurigheid de enige overlevingsindicator zijn. #inference #KaitoYap @KaitoAI