AIはAIを採点しますって知ってた？🤖

Theoriqが、裏側で実際にどうやって物を作っているのかに、もっと注意して見るべき新しい理由をくれました。

多くのAI製品はテストを後回しにしていて、人間が一度ちらっと見て、それ以上深く考えずに次へ進んでしまうような扱いです。

その代わりTheoriqは、研究を一連の専門化されたAIエージェントで回しています。そしてそれぞれが、仕事を1つに絞った狭い文章によるミッション（憲章）を持っています：

🧬 データエージェントは、何よりも先に、生の入力に抜けや静かな汚染がないかをチェック
🏗️ アーキテクチャエージェントは、仮説に対してテストされる実際のモデルを構築し、調整
⚔️ 対戦相手（アドバーサリー）エージェントは、純粋に他の全員の結果を攻撃し、まず最初にそれが間違っていることを証明するために存在

この最後のものが面白いところです。

その唯一の使命は、残りのチームが出すあらゆる主張を反証すること。数字を独自に再計算し、誰もが間に合ううちに見つけられなかったリーク（漏れ）を追い込むことです。

リアルな仕事を、リアルなリスクと結びつけて行うAIシステムには、まさにその評判がついて回ります。それは、AIが自分のエコシステムの中で $NEAR が築いてきた評判そのものです。

その種の説明責任を支える担保付きの価値観は、$THQ を持っている人なら誰にでも馴染みのある考え方です。ゲームへの参加がプロセスそのものにまで及び、最終的な見出しの数字だけでは終わりません。

いくつかの初期の発見は、すでにこのやり方で見つかり、正式に撤回されました。

それはシステムの欠陥ではありません。

それは、意図どおりに機能しているシステムです。

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