Многие проблемы проектов связаны не с неправильным направлением, а с тем, что они сталкиваются с «этапными потребностями». Когда популярность уходит, потребности исчезают, и сколько бы ни писали — это всего лишь запись одного периода.

@inference_labs отличается тем, что он не фокусируется на конкретных сценариях применения, а на структурном разрыве.

Когда система начинает становиться автономной, проблема уже не в том, насколько умна модель, а в том, могут ли её действия быть объяснены, проверены и за них можно нести ответственность. На этапе обучения всё можно красиво оформить, результат можно упаковать, но inference — это место, где действительно происходят действия и где реально возникают риски.

Если нет инфраструктуры, которая могла бы проверить процесс вывода, так называемый AI-агент в сотрудничестве — это всего лишь демонстрация. Когда масштаб увеличивается, система обязательно столкнется с вопросом: «Почему я должен верить этому результату?»

Выбор Inference Labs по сути признаёт одну вещь: модели будут постоянно меняться, фреймворки — повторно итеративно развиваться, но в момент, когда происходит вывод, необходимо оставить следы, которые можно проверить.
Это не вопрос о том, хорошо ли умеешь рассказывать историю, а о неизбежной точке.
Пока система продолжает развиваться, эта точка всегда будет существовать. Остальное — лишь вопрос о том, кто сможет сделать её более стабильной, дешевле и более естественной для системы.

С этой точки зрения, его текущий вид не так важен. Важно то, что он стоит в будущем.