🚗@inference_labs đóng góp cho ngành công nghiệp lái xe tự động không phải là "làm cho mô hình thông minh hơn", mà là làm cho quyết định trở nên có thể chứng minh được. Điểm đau thực sự của lái xe tự động không bao giờ là cảm nhận hay sức mạnh tính toán, mà là sau khi xảy ra tai nạn, không ai có thể giải thích rõ ràng: tại sao hệ thống lại đưa ra phán đoán như vậy. Inference Labs @inference_labs sử dụng mật mã và chứng minh không kiến thức, đóng gói toàn bộ quá trình cảm nhận, suy luận, điều khiển thành một bản ghi có thể xác minh và chống giả mạo, điều này giống như lắp đặt một "hộp đen theo nghĩa toán học" cho lái xe tự động, không chỉ có thể phát lại mà còn có thể xác minh tính xác thực. Điều thú vị hơn là sự hiểu biết của @inference_labs về quy mô đại lý: việc chạy song song nhiều đại lý không phải là để tăng chỉ số, mà là để phơi bày hệ thống các sai lệch, tích lũy sai số và ranh giới của sự thất bại trong chiến lược. Đây là một tư duy kiểm tra áp lực, chứ không phải tư duy tăng trưởng. Mùa đầu tiên có vẻ như "thất bại", nhưng bản chất là đang tạo ra dữ liệu lỗi; mùa thứ hai tiếp tục hiệu chỉnh, cho thấy mục tiêu luôn là thiết lập tiêu chuẩn khách quan. Trong tương lai, khi các đại lý AI thực sự hành động độc lập, chỉ dựa vào kể chuyện và khuyến khích sẽ không đi xa được, chỉ trong môi trường có thể quan sát thực sự các lỗi, độ chính xác mới trở thành chỉ số duy nhất có thể tồn tại.