🧵 From Sutton’s Warning to Trustworthy Reasoning:
Why the next leap in AI isn’t bigger models it’s verifiable reasoning.
Let’s break down the TRUST Loop a framework that brings feedback, verification & learning into how LLMs think 👇
1/
Richard Sutton warned that LLMs are “a dead end.”
They predict text but don’t learn from consequences.
They can’t test their own reasoning or improve through feedback.
That’s the “reliability gap” AI that sounds smart but isn’t accountable.
2/
LLMs can write poetry and code fluently…
but still fail basic arithmetic or logic tasks.
When “almost right” isn’t good enough in finance,
safety, or science you need systems that can prove correctness, not just guess it.
3/
Enter the TRUST Loop Trusted Reasoning and Self-Testing.
It’s a closed-cycle framework that combines:
🔹 Planning
🔹 Deterministic execution
🔹 Independent verification
🔹 Self-correction
🔹 Transparent evidence reports
4/
Here’s how it works:
→ The LLM decomposes a query into checkable steps.
→ Each step runs through a deterministic or verified module (code, proof, or API).
→ Results are cross-checked by independent verifiers.
→ Any failure triggers automatic repair & re-run.
5/
The outcome:
✅ Zero unverified outputs
✅ Auditable reasoning traces
✅ Systems that learn from their own mistakes
Each computation becomes an interaction with truth, not just imitation of text.
6/
This moves us closer to Sutton’s vision — agents that learn from feedback, not just data.
The TRUST Loop doesn’t discard LLMs. It surrounds them with verifiable logic, feedback, and adaptation building the bridge from fluent to trustworthy.
13,16 K
108
Conținutul de pe această pagină este furnizat de terți. Dacă nu se menționează altfel, OKX nu este autorul articolului citat și nu revendică niciun drept intelectual pentru materiale. Conținutul este furnizat doar pentru informare și nu reprezintă opinia OKX. Nu este furnizat pentru a fi o susținere de nicio natură și nu trebuie să fie considerat un sfat de investiție sau o solicitare de a cumpăra sau vinde active digitale. În măsura în care AI-ul de generare este utilizat pentru a furniza rezumate sau alte informații, astfel de conținut generat de AI poate să fie inexact sau neconsecvent. Citiți articolul asociat pentru mai multe detalii și informații. OKX nu răspunde pentru conținutul găzduit pe pagini terțe. Deținerile de active digitale, inclusiv criptomonedele stabile și NFT-urile, prezintă un grad ridicat de risc și pot fluctua semnificativ. Trebuie să analizați cu atenție dacă tranzacționarea sau deținerea de active digitale este adecvată pentru dumneavoastră prin prisma situației dumneavoastră financiare.