Багато проблем проектів полягає не у неправильному напрямку, а у тому, що вони стикаються з «поточними потребами». Коли популярність зменшується, потреби зникають, і будь-які записи — це лише фіксація певного періоду.

@inference_labs відрізняється тим, що він не фокусується на конкретних сценаріях застосування, а на структурному дефіциті.

Коли система починає самостійно функціонувати, проблема вже не у тому, наскільки розумна модель, а у тому, чи можна пояснити, перевірити та притягнути до відповідальності поведінку. На етапі тренування можна прикрасити, результати можна упакувати, але inference — це місце, де справді відбуваються дії, і де справді виникає ризик.

Якщо немає інфраструктури для перевірки процесу виведення, так званий AI-агент у співпраці може залишитися лише на рівні демонстрації. З масштабуванням система неодмінно зазнає першої кризи — «чому ви можете довіряти цьому результату».

Вибір Inference Labs по суті визнає одне:
Моделі будуть постійно змінюватися, рамки — повторюватися, але в момент, коли відбувається виведення, потрібно залишити сліди, які можна перевірити.
Це не питання «як добре вміє розповідати історії», а невід’ємна частина процесу.
Поки система самостійно рухається вперед, ця точка завжди буде існувати. Решта — це лише питання, хто зможе зробити її більш стабільною, дешевшою та більш природною для системи.

З цього погляду, її поточний вигляд не так важливий. Важливо, що вона дивиться у майбутнє.