Sentient @SentientAGI en comparación con Bittensor y OpenAI, la filosofía de diseño de Sentient se refleja de manera más intuitiva, y en comparación con Bittensor y OpenAI, sigue un camino único de inteligencia colectiva.
En mi opinión, Bittensor ha construido un vasto mercado de potencia de cálculo con cientos de subredes. Su alto rendimiento es, sin duda, impresionante, pero se asemeja más a un mercado libre que carece de un enfoque central unificado hacia AGI, lo que lleva a que su poder esté relativamente disperso. Por otro lado, el GPT-4o de OpenAI es, sin duda, el cerebro individual más potente del mundo actual, con capacidades excepcionales, pero su respuesta en segundos y su arquitectura cerrada determinan que solo puede resolver problemas de manera independiente, sin lograr la colaboración entre agentes inteligentes.
La genialidad de Sentient GRID radica en que ha encontrado un punto de equilibrio, logrando una velocidad de respuesta en el subsegundo y una tasa de respuesta superior al 90% a través de la organización de más de 40 agentes especializados que colaboran en paralelo. Esto no solo es rápido, sino que representa un cambio de paradigma fundamental, pasando de depender de un modelo omnipotente a construir un comité de expertos que colaboren de manera eficiente. Cuando se enfrentan a tareas complejas, estos expertos pueden trabajar simultáneamente, cada uno en su papel, complementándose entre sí, lo que puede ofrecer ventajas y resiliencia en términos de eficiencia y enfoque para resolver problemas, en comparación con depender únicamente de un modelo con más parámetros.
Esta arquitectura de colaboración y división del trabajo podría estar presagiando una dirección importante para el desarrollo futuro de la IA; en lugar de perseguir interminablemente el tamaño masivo de los modelos, es mejor diseñar cuidadosamente los mecanismos de colaboración entre ellos, permitiendo que un grupo de especialistas combine sus habilidades de manera eficiente y genere una inteligencia que supere la de los generalistas.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Sentient @SentientAGI en comparación con Bittensor y OpenAI, la filosofía de diseño de Sentient se refleja de manera más intuitiva, y en comparación con Bittensor y OpenAI, sigue un camino único de inteligencia colectiva.
En mi opinión, Bittensor ha construido un vasto mercado de potencia de cálculo con cientos de subredes. Su alto rendimiento es, sin duda, impresionante, pero se asemeja más a un mercado libre que carece de un enfoque central unificado hacia AGI, lo que lleva a que su poder esté relativamente disperso. Por otro lado, el GPT-4o de OpenAI es, sin duda, el cerebro individual más potente del mundo actual, con capacidades excepcionales, pero su respuesta en segundos y su arquitectura cerrada determinan que solo puede resolver problemas de manera independiente, sin lograr la colaboración entre agentes inteligentes.
La genialidad de Sentient GRID radica en que ha encontrado un punto de equilibrio, logrando una velocidad de respuesta en el subsegundo y una tasa de respuesta superior al 90% a través de la organización de más de 40 agentes especializados que colaboran en paralelo. Esto no solo es rápido, sino que representa un cambio de paradigma fundamental, pasando de depender de un modelo omnipotente a construir un comité de expertos que colaboren de manera eficiente. Cuando se enfrentan a tareas complejas, estos expertos pueden trabajar simultáneamente, cada uno en su papel, complementándose entre sí, lo que puede ofrecer ventajas y resiliencia en términos de eficiencia y enfoque para resolver problemas, en comparación con depender únicamente de un modelo con más parámetros.
Esta arquitectura de colaboración y división del trabajo podría estar presagiando una dirección importante para el desarrollo futuro de la IA; en lugar de perseguir interminablemente el tamaño masivo de los modelos, es mejor diseñar cuidadosamente los mecanismos de colaboración entre ellos, permitiendo que un grupo de especialistas combine sus habilidades de manera eficiente y genere una inteligencia que supere la de los generalistas.