O que realmente importa para a Inference Labs @inference_labs Temporada 2 não é o reset da temporada ou a nova jogabilidade, mas a escolha deles de melhorar a "precisão da previsão" como métrica central. Basicamente, é uma redução ativa de ruído: não recompensar mais estratégias que parecem inteligentes, mas apenas reconhecer julgamentos que estejam alinhados com os resultados reais do mercado. Ao ancorar o desempenho dos agentes diretamente aos resultados do mundo real, a Inference Labs @inference_labs deixa claro que a IA não é uma demonstração de capacidades em um sandbox, mas um sistema que deve sobreviver à incerteza. A primeira temporada aborda a questão da escala, enquanto a segunda temporada claramente trata das fases de calibração mais difíceis: quando o modelo falha, como os riscos se acumulam e como os incentivos moldam o comportamento ao contrário. Essa etapa frequentemente determina se um sistema pode ser uma infraestrutura, e não apenas um experimento. Eles não se tratam apenas de tornar a IA mais forte, mas de tornar cada julgamento responsável, retrocedido e verificado. Quando a IA entra nas finanças e na execução automatizada, a confiança deixa de ser uma emoção, mas sim uma questão de engenharia. Transformar o próprio processo de raciocínio em um objeto verificável é muito mais difícil do que o "on-chain", mas também é mais crítico. @inference_labs momento decisivo para a IA no futuro provavelmente será se existe uma estrutura clara de responsabilidade. #inference #KaitoYap @KaitoAI