Inference Labs @inference_labs W drugiej edycji naprawdę ważne nie są reset sezonu ani nowe tryby gry, ale to, że podnieśli "dokładność prognoz" do rangi kluczowego wskaźnika. W istocie jest to aktywne tłumienie szumów: nie nagradza się już strategii, które wydają się mądre, lecz uznaje się jedynie osądy zgodne z rzeczywistymi wynikami rynku. Poprzez bezpośrednie powiązanie wydajności agenta z rzeczywistymi wynikami, Inference Labs @inference_labs jasno określiło, że AI nie demonstruje swoich możliwości w piaskownicy, lecz musi przetrwać w warunkach niepewności. Pierwszy sezon rozwiązywał problem skali, podczas gdy drugi sezon wyraźnie zajmuje się trudniejszym etapem kalibracji: kiedy model zawodzi, jak ryzyko się kumuluje, jak zachęty kształtują zachowanie w odwrotny sposób. Ten krok często decyduje o tym, czy system może stać się infrastrukturą, a nie tylko eksperymentem. Ich celem nie jest tylko wzmocnienie AI, ale także zapewnienie, że każde osądzenie może być pociągnięte do odpowiedzialności, weryfikowane i śledzone. Gdy AI wkracza w obszar finansów i automatycznego wykonania, zaufanie przestaje być emocją, a staje się problemem inżynieryjnym. Uczynienie samego procesu wnioskowania obiektem weryfikowalnym jest znacznie trudniejsze niż "umieszczanie w łańcuchu", ale również kluczowe. @inference_labs przyszłość AI może zależeć od tego, czy będzie miała jasną strukturę odpowiedzialności. #inference #KaitoYap @KaitoAI