我一直觉得，AI 体系里最被低估的，不是模型能力，而是失控之后怎么办。

当 AI 只是辅助工具，
出错可以靠人兜。
但当 AI 开始连续决策、彼此调用、自动执行，
你会发现一个现实问题：
你已经来不及问“为什么”。

这也是我关注 @inference_labs 的原因。
它并不试图证明 AI 是“可信的”，
而是直接承认一件事：
AI 的判断，本身就不该被无条件信任。
Inference Labs 选择站在判断之后。
不解释模型思路，
不美化推理过程，
只验证一件事——
这个行为，是否在允许的边界之内。

这个位置很冷。
也不讨好叙事。

但越是系统开始自治，
越需要这种“事后仍然可控”的结构存在。
你可以换模型、换框架、换参数，
但一旦系统规模上来，
信任就不能靠感觉，
只能靠持续验证。
从这个视角看，Inference Labs 更像是在铺一条长期底层路：
不是解决 AI 多聪明，
而是确保它犯错时，系统还能站得住。

这种东西早期不显山露水，
但到一定阶段，
没有它，相关的AI发展会停止向前。