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我目前关注的AI基础设施是@SentientAGI的ROMA,这是一个完全开放的多代理骨干网络,实际上能够在不陷入累积错误的情况下扩展长期推理。
它的作用,简单来说:
▸ 将大任务拆分为子任务树
▸ 将每个节点分配给正确的代理/工具
▸ 并行运行部件以提高速度
▸ 追踪每一步,以便您可以实时调试和交换模型
核心模块:
→ 喷雾器:决定是否/在哪里拆分
→ 计划者:绘制子目标
→ 执行者:并行调用代理/工具
→ 聚合器:合成最终答案
收据很重要,基准也是如此:
▸ 帧: 81.7%
▸ SimpleQA:93.9%
▸ SEAL-Q:45.6%
开放系统的SOTA,媲美封闭研究引擎
为什么这片土地:
▸ 透明的流程而不是隐藏的思维链
▸ 模型/工具无关,随意插入任何东西
▸ 人工验证钩子在关键时刻
▸ 深入研究变得可重复、可审计、快速
这与其余的Sentient堆栈叠加在一起:
▸ 通过指纹识别证明社区所有权和一致性
▸ 集成 ROMA Search 的 Sentient Chat
▸ GRID为代理商提取丰富的数据信号
克隆代码库,部署代理,连接您喜欢的LLM/工具,观察开放的AGI从直觉转向可验证的结果