Nhiều vấn đề của các dự án không nằm ở chỗ hướng đi sai, mà ở chỗ chúng đối mặt với “nhu cầu theo giai đoạn”. Sau khi nhiệt huyết qua đi, nhu cầu cũng sụt giảm, viết nhiều cũng chỉ là ghi lại một chu kỳ.

@inference_labs điểm khác biệt lớn là nó không nhắm vào một ứng dụng cụ thể nào, mà là một khoảng trống mang tính cấu trúc.

Khi hệ thống bắt đầu tự chủ, vấn đề không còn là mô hình có thông minh hay không, mà là hành vi có thể được giải thích, được kiểm tra lại, được chịu trách nhiệm hay không. Giai đoạn huấn luyện có thể được tô vẽ đẹp đẽ, kết quả đầu ra có thể được đóng gói, nhưng inference là nơi hành động thực sự xảy ra, cũng là nơi rủi ro thực sự phát sinh.

Nếu không có một hạ tầng có thể xác minh quá trình suy luận, thì cái gọi là hợp tác AI agent chỉ dừng lại ở mức demo. Khi quy mô tăng lên, hệ thống chắc chắn sẽ gặp sự cố đầu tiên là “Bạn dựa vào đâu để tin vào kết quả này”.

Lựa chọn của Inference Labs về cơ bản là thừa nhận một điều:
Mô hình sẽ liên tục được thay thế, khung framework sẽ lặp đi lặp lại, nhưng khoảnh khắc suy luận xảy ra, nhất định phải để lại dấu vết có thể xác minh được.
Đây không phải là vấn đề kể chuyện hay không tốt, mà là một vị trí không thể tránh khỏi.
Chỉ cần hệ thống tự chủ tiếp tục tiến về phía trước, vị trí này sẽ luôn tồn tại. Những thứ còn lại, đơn giản là ai có thể làm cho nó ổn định hơn, chi phí thấp hơn, dễ dàng được hệ thống nguyên bản chấp nhận hơn.

Từ góc nhìn này, hình dạng hiện tại của nó không quan trọng. Quan trọng là nó đã đứng ở phía tương lai.