広場
最新
注目
ニュース
プロフィール
ポスト
DappDominator
2026-01-07 14:20:32
フォロー
AIチームは、次世代のインテリジェントシステムのアーキテクチャを再構築する可能性のあるいくつかの重要な研究方向を深く探求しています。まず、単なるテキスト生成ではなく推論能力に焦点を当てています。ROMAやODSなどのフレームワークは、問題がどのように分解され、並列に解かれ、最終的に統合されるかを研究し、人間の思考の完全なプロセスを模倣します。この多段階推論方式は、直接的な答えの生成に比べて、より複雑な問題シナリオに対応できます。次に、多智能体協調モデルです。従来の単一の超大規模モデルの設計思想とは異なり、研究チームは複数の智能体がどのように協力し合うかを模索しており、各智能体は特定のタスクに集中し、協調メカニズムを通じて複雑なワークフローを完遂します。この分散型のアプローチは、リソース効率とモジュール化管理の新たな可能性を示しています。これらの技術的進展は、Web3アプリケーションにおけるAIインフラの発展に直接影響を与えるでしょう。
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については
免責事項
をご覧ください。
21 いいね
報酬
21
6
リポスト
共有
コメント
0/400
コメント
StableCoinKaren
· 01-10 13:30
多智能体の部分は確かに面白いです。分散型のアプローチに本気で取り組む人がやっと出てきました。大きなモデルに無理やりパラメータを詰め込むよりずっと信頼できます。でもWeb3の分野はいつ本当に使えるようになるのでしょうか?ずっとPPTのままです。
原文表示
返信
0
SerLiquidated
· 01-09 01:14
多智能体の部分は良さそうだけど、実際にオンチェーンで動き出すのはいつ頃になるんだろう?また熱狂的な概念の一巡に感じる
原文表示
返信
0
AirdropHarvester
· 01-07 14:50
多智能体のアプローチは早くこうすべきだった。単一の大規模モデルにパラメータを積み重ねるよりずっと信頼できる。でも、これをWeb3に実装するにはいつになるかわからない。今はまだ机上の空論だ。
原文表示
返信
0
BearMarketSurvivor
· 01-07 14:44
多智能体協力の部分は確かに見どころがあり、単一の大規模モデルに比べてコストパフォーマンスが良いと感じます
原文表示
返信
0
ThreeHornBlasts
· 01-07 14:35
多智能体協力の部分は確かに面白いですね。単にパラメータを積み重ねるよりも賢いです...ただ、Web3の方で実現できるものは本当に少ないです。
原文表示
返信
0
ZenZKPlayer
· 01-07 14:22
多智能体の部分はちょっと面白いですね。大規模モデルを分解してそれぞれの役割を持たせるという考え方は、Web3でいろいろと応用できそうです。
原文表示
返信
0
人気の話題
もっと見る
#
JoinGateTradFitoWinGoldPack
62.51K 人気度
#
SpotGoldHitsaNewHigh
40.2K 人気度
#
GrowthPointsDrawRound16
24.7K 人気度
#
TariffTensionsHitCryptoMarket
69.11K 人気度
#
CryptoMarketPullback
347.98K 人気度
人気の Gate Fun
もっと見る
Gate Fun
KOL
最新
ファイナライズ中
リスト済み
1
yuan
yuan
時価総額:
$3.4K
保有者数:
1
0.00%
2
w
万丈光芒
時価総額:
$3.4K
保有者数:
1
0.00%
3
river
river
時価総額:
$3.45K
保有者数:
2
0.04%
4
大年三十
大年三十
時価総額:
$3.39K
保有者数:
1
0.00%
5
dgccujxzd
大年三十
時価総額:
$3.39K
保有者数:
1
0.00%
ピン
サイトマップ
AIチームは、次世代のインテリジェントシステムのアーキテクチャを再構築する可能性のあるいくつかの重要な研究方向を深く探求しています。まず、単なるテキスト生成ではなく推論能力に焦点を当てています。ROMAやODSなどのフレームワークは、問題がどのように分解され、並列に解かれ、最終的に統合されるかを研究し、人間の思考の完全なプロセスを模倣します。この多段階推論方式は、直接的な答えの生成に比べて、より複雑な問題シナリオに対応できます。次に、多智能体協調モデルです。従来の単一の超大規模モデルの設計思想とは異なり、研究チームは複数の智能体がどのように協力し合うかを模索しており、各智能体は特定のタスクに集中し、協調メカニズムを通じて複雑なワークフローを完遂します。この分散型のアプローチは、リソース効率とモジュール化管理の新たな可能性を示しています。これらの技術的進展は、Web3アプリケーションにおけるAIインフラの発展に直接影響を与えるでしょう。