Inference Labs @inference_labs 2. Sezon için gerçekten önemli olan sezonun sıfırlanması veya yeni oynanış değil, temel bir ölçüt olarak "tahmin doğruluğu"nu artırma seçimleri. Temelde, bu aktif bir gürültü azaltmadır: artık akıllıca görünen stratejileri ödüllendirmek değil, sadece gerçek piyasa sonuçlarıyla uyumlu yargıları kabul etmek. Ajanların performansını doğrudan gerçek dünya sonuçlarına bağlayarak, Inference Labs @inference_labs yapay zekanın bir kum havuzunda yeteneklerin gösterimi değil, belirsizliğe dayanması gereken bir sistem olduğunu açıkça ortaya koyuyor. İlk sezon ölçek meselesini ele alırken, ikinci sezon açıkça daha zor kalibrasyon aşamalarıyla ilgileniyor: modelin ne zaman başarısız olduğu, risklerin nasıl biriktiği ve teşviklerin davranışı nasıl tersine şekillendirdiği. Bu adım genellikle bir sistemin sadece bir deney değil, bir altyapı olup olamayacağını belirler. Sadece yapay zekayı güçlendirmek değil, her yargıyı hesap verebilir kılmak, geri adım atmak ve doğrulamak için önemli. Yapay zeka finansa ve otomatik yürütmeye girdiğinde, güven artık bir duygu değil, mühendislik meselesi olarak kalır. Akıl yürütme sürecini doğrulanabilir bir nesneye dönüştürmek, "zincir üzerine" göre çok daha zordur, ancak aynı zamanda daha kritiktir. @inference_labs gelecekte yapay zeka için bir dönüm noktası, net bir sorumluluk yapısının olup olmadığı muhtemeldir. #inference #KaitoYap @KaitoAI