저는 주변 사람들이 똑같은 프록시를 반복적으로 디버깅하는 모습을 보고 Inference Labs에 본격적으로 관심을 갖게 되었습니다. 단순히 "한번 사용해보고 끝내는" 방식이 아니라, 지속적인 수정과 반복을 거치는 모습이었습니다. @inference_labs 나중에 데이터를 확인해 보니, 해당 상담원이 온라인 출시 이후 80만 번 이상 수정되었다는 것을 알게 되었습니다. 이 수치는 실제로 많은 것을 시사합니다. 제대로 작동하지 않는 것에 장기간에 걸쳐 투입되는 노력을 따라잡는 것은 쉽지 않다는 뜻입니다. 많은 AI 프로젝트가 모델 매개변수와 해시레이트 성능에 집중하지만, Inference Labs는 다른 것에 더 관심을 기울입니다. 바로 장기적인 의사 결정에 활용할 수 있을지 여부입니다. TruthTensor는 단순히 답을 제공하는 것이 아니라 추론 과정을 직접 보여주며, "왜 이 답이 나왔는지"까지 설명합니다. 이는 실제 사용에 있어 큰 차이를 만들어냅니다. 사용자는 TruthTensor를 일회성 도구로 여기기보다는 복잡한 작업에도 더 쉽게 맡길 수 있을 것입니다. 제 생각에 그들은 핵심을 제대로 파악한 것 같습니다. 인공지능의 신뢰성은 궁극적으로 얼마나 똑똑한가에 달려 있는 것이 아니라, 이해하고 추적할 수 있는지에 달려 있다는 것입니다. @KaitoAI @Punk9277 @MaraCakeHotSale @lowadka