Dejo una advertencia para todas mis amigas, muchos de los nuevos vehículos eléctricos ahora tienen modo centinela, así que asegúrense de cuidar su comportamiento y eviten convertirse en recursos (aquí hay ejemplos).

Hace un par de años, la gente todavía discutía sobre qué tan capaces eran los modelos de IA, cuál era la precisión, cuáles eran las puntuaciones de las pruebas. Pero ahora la mayoría ya ha superado eso, y si la IA realmente participara en los mercados en el futuro, estos datos de prueba simplemente no serían suficientes.

Vi los datos de @inference_labs, y su TruthTensor ya ha ejecutado más de 1,1 millones de agentes de IA. Estos no son solo para pruebas, sino que se ejecutan en un entorno con recompensas y retroalimentación.

La información está en constante cambio, el comportamiento de la IA es influenciado por las recompensas, y los resultados se retroalimentan inmediatamente después de que se toma una decisión.

El propósito de esto es bastante directo: ver cómo se desempeña la IA en un entorno económico real.

Porque si la IA realmente participara en operaciones comerciales, análisis de mercado o toma de decisiones en el futuro, no se puede confiar solo en las puntuaciones de prueba del modelo, también hay que observar su desempeño en entornos reales.

Así que sistemas como TruthTensor esencialmente ponen la IA en un entorno real para ejecutarse y ver cómo actúa bajo presión. Solo así se puede evaluar con mayor precisión la capacidad de la IA.

#InferenceLabs @inference_labs