Această postare rezumă frumos multe dintre lucrurile pe care le-am construit pentru a permite coordonarea între mai mulți agenți, instrumente etc. Aceasta este o problemă importantă de rezolvat pentru monetizarea open source: trebuie să găsim modalități eficiente de coordonare a multor artefacte open source în fluxurile de lucru AGI de utilizare automată. Iată ce am făcut până acum: În primul rând, de la început, am descoperit că LLM-urile nu cunosc fluxurile de lucru complexe pe care le folosesc experții umani. Așa că le-am selectat pe cele de la experți pentru împământare (în viitor, acest lucru va fi deschis pentru ca alții să contribuie) Apoi, am dezvoltat o tehnică pentru împărțirea recursivă a interogărilor în sarcini mai simple. Această abordare de cercetare profundă, numită ROMA, va fi lansată în curând ca bibliotecă open source. Recent, @ManusAI_HQ folosit o abordare conexă pe care au numit-o căutare largă (deși nu este open source și nu au fost furnizate detalii) În cele din urmă, am experimentat multe noi "sarcini simple" care constituie nodurile frunzelor în fluxurile noastre. Unul distractiv menționat în acest fir de tweet este utilizarea mai multor modele compuse folosind rutare la nivel de token, o idee interesantă pentru combinarea capacităților a două modele. Veți putea experimenta răspunsuri la întrebări în acest mod pe chat-ul simțitor în următoarele câteva luni. O mulțime de idei intră în prod pentru noi!
Sentient
Sentient19 aug., 01:56
Cum orchestrează GRID inteligența? Prin rutarea, combinarea și coordonarea a mii de modele, agenți și fluxuri de date, GRID se scalează ca un creier distribuit. Pe măsură ce crește, inteligența sa colectivă se compune, livrând rezultate la nivel de AGI. Iată cum algoritmii de bază fac acest lucru posibil 👇
7,46K