Ceea ce contează cu adevărat pentru Inference Labs @inference_labs Sezonul 2 nu este resetarea sezonului sau noul gameplay, ci alegerea lor de a îmbunătăți "acuratețea predicțiilor" ca metrică de bază. Practic, este o reducere activă a zgomotului: nu mai recompensam strategiile care par inteligente, ci doar recunoaște judecățile care se aliniază cu rezultatele reale ale pieței. Ancorând performanța agentului direct de rezultatele din lumea reală, Inference Labs @inference_labs clarifică că AI nu este o demonstrație a capabilităților într-un sandbox, ci un sistem care trebuie să supraviețuiască incertitudinii. Primul sezon abordează problema scalei, în timp ce al doilea sezon tratează clar fazele de calibrare mai dificile: când modelul eșuează, cum se acumulează riscurile și cum stimulentele modelează comportamentul invers. Acest pas determină adesea dacă un sistem poate fi o infrastructură, nu doar un experiment. Nu este vorba doar despre a face AI-ul mai puternică, ci despre a face fiecare judecată responsabilă, retroactivă și verificată. Când AI intră în finanțe și în execuția automată, încrederea nu mai este o emoție, ci o problemă de inginerie. Transformarea procesului de raționament într-un obiect verificabil este mult mai dificilă decât "on-chain", dar este și mai critică. @inference_labs moment de cotitură pentru AI în viitor este probabil dacă există o structură clară de responsabilitate. #inference #KaitoYap @KaitoAI