🚗@inference_labs A contribuição para a indústria de condução autónoma não está em "tornar o modelo mais inteligente", mas em tornar a própria decisão passível de prova. O verdadeiro ponto crítico da condução autónoma nunca foi a percepção ou a capacidade de cálculo, mas sim o fato de que, após um acidente, ninguém consegue explicar: por que o sistema fez tal julgamento na altura. Inference Labs @inference_labs utiliza criptografia e provas de conhecimento zero para encapsular todo o processo de percepção, raciocínio e controlo em registos verificáveis à prova de manipulação, o que se assemelha a instalar uma "caixa preta em termos matemáticos" na condução autónoma, que não só pode ser reproduzida, mas também verificar a sua veracidade. Mais interessante é a compreensão da @inference_labs sobre a escala de agentes: executar em paralelo um grande número de agentes não é apenas para aumentar métricas, mas sim para expor sistematicamente desvios, acumulação de erros e os limites da falha de estratégia. Esta é uma mentalidade de teste de estresse, e não de crescimento. A primeira temporada pode parecer um "fracasso", mas na essência está a gerar dados de falha; a segunda temporada continua a calibrar, indicando que o objetivo sempre foi estabelecer uma referência objetiva. No futuro, quando os agentes de IA agirem verdadeiramente de forma autónoma, depender de narrativas e incentivos não levará longe; apenas em um ambiente onde os erros possam ser observados de forma real, a precisão se tornará o único indicador capaz de sobreviver. #inference #KaitoYap @KaitoAI