Нет, они говорят что они могут сделать AI агента-помощника/секретаря человека у которого изначально допустим внутри сетка на 100к переменных/нейронов. И этот помощник учится предугадывать действия и реакции хозяина, параллельно вытравливая (prune) лишние переменные и связи, чтобы уменьшить complexity модели. И утверждается, что это и есть самый principled способ моделировать существующих экономических агентов (точнее, как я заметил выше, надо еще сравнить это с вариантом “несколько моделей меньшей размерности, и агент их совмещает через excess Bayesian inference”, по тому, какую FE даст тот или иной вариант. Но ожидается, что “квантовый” вариант даст меньшую FE.)
То есть, AI агент “кристаллизует” внутри себя digital twin модель экон. агента (человека, компании). И потом, имея в явном виде все эти модели/представления, можно также выводить shared коллективные представления/модели в явном виде, чтобы улучшить экономическую (и этическую) координацию, о чем я упомянул тут.