Inference Labs @inference_labs Mùa thứ hai thực sự quan trọng không phải là việc đặt lại mùa giải hay lối chơi mới, mà là việc họ nâng cao "độ chính xác dự đoán" thành chỉ số cốt lõi. Về bản chất, đây là một sự giảm tiếng ồn chủ động: không còn thưởng cho những chiến lược có vẻ thông minh, mà chỉ công nhận những phán đoán phù hợp với kết quả thị trường thực tế. Bằng cách gắn kết hiệu suất của đại lý trực tiếp với kết quả thực tế, Inference Labs @inference_labs đã làm rõ rằng AI không chỉ là một hệ thống trình diễn khả năng trong sandbox, mà phải tồn tại trong sự không chắc chắn. Mùa thứ nhất giải quyết vấn đề quy mô, trong khi mùa thứ hai rõ ràng đang xử lý giai đoạn hiệu chỉnh khó khăn hơn: khi nào mô hình thất bại, rủi ro tích lũy như thế nào, và động lực hình thành hành vi ra sao. Bước này thường quyết định xem một hệ thống có thể trở thành cơ sở hạ tầng hay chỉ là một sản phẩm thử nghiệm. Họ không chỉ quan tâm đến việc làm cho AI mạnh mẽ hơn, mà còn đảm bảo rằng mỗi phán đoán đều có thể bị truy cứu, được hồi tố và xác minh. Khi AI bước vào lĩnh vực tài chính và thực thi tự động, niềm tin không còn là cảm xúc, mà là vấn đề kỹ thuật. Biến quá trình suy luận thành đối tượng có thể xác minh được khó hơn nhiều so với việc "đưa lên chuỗi", nhưng cũng quan trọng hơn. @inference_labs Ranh giới của AI trong tương lai rất có thể nằm ở việc có cấu trúc trách nhiệm rõ ràng hay không. #inference #KaitoYap @KaitoAI