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Himanshu Tyagi
联合创始人@SentientAGI
这篇文章很好地总结了我们在 GRID 中所构建的，以便在多个代理、工具等之间实现协调的许多内容。这是一个重要的问题，解决开源货币化：我们需要找出有效的方法，将许多开源工件自动协调到使用 AGI 工作流中。
到目前为止，我们所做的工作：
首先，在一开始，我们发现 LLM 缺乏人类专家使用的复杂工作流的知识。因此，我们从专家那里策划了这些知识以进行基础（未来，这将向其他人开放以贡献）
接下来，我们开发了一种将查询递归地分解为更简单任务的技术。这种深度研究方法称为 ROMA，将很快作为开源库发布。最近，@ManusAI_HQ 使用了一种相关的方法，他们称之为广泛搜索（尽管它不是开源的，且没有提供详细信息）
最后，我们一直在实验许多新的“简单任务”，这些任务构成了我们流程中的叶节点。在这条推文线程中提到的一个有趣的任务是使用通过令牌级路由组合的多个模型，这是一个结合两个模型能力的有趣想法。
在接下来的几个月里，您将能够体验到以这种方式回答的查询。我们有很多想法正在投入生产！
8月19日 01:56
GRID是如何协调智能的？
通过路由、组合和协调成千上万的模型、代理和数据流，GRID像一个分布式大脑一样扩展。随着其增长，集体智能不断增强，朝着AGI级别的输出迈进。
以下是底层算法如何实现这一目标的方式👇
7.38K
在 GRID 上注册您的代理、模型、数据源和工具！
8月16日 03:30
Sentient的使命是确保通用人工智能是开源的，而不是由任何单一实体控制。
我们正在推出GRID：世界上最大的智能网络。
GRID使开源成为人工智能开发的默认选择，并确保人类赢得人工智能的未来。
让我们深入了解👇
2.96K
您可以进行这样的取证以建立流行模型的血统，但对于从小公司窃取的数据又该如何处理呢？这就是我们构建 Fingerprints @SentientAGI 的原因 :)
2025年6月25日
我看到一些讨论，新的mistral small 3.2的写作方式很像deepseek v3。这对它们的slop特征的分析证实了这一点。
我认为这里的网络表示比phylo树更有意义，因为模型谱系的复杂性。
3.97K
我们需要找到将所有开源模型训练结合成单一输出的机制。这是唯一的前进方向。
8月9日 11:40
OpenAI 最近发布的 OSS 模型感觉像是开源戏剧。真正的开源意味着让每个人都能访问最先进的模型，而不是落后 3 个阶段的版本。任何低于这个标准的都是营销。
我们在加密货币中看到了这一点——大型中心化参与者和许多 DAO 玩着去中心化的戏剧。
现在，随着特朗普总统的 AI 行动计划将“开源和开放权重”作为战略工具，预计 AI 领域也会出现同样的游戏玩法。
对 @elonmusk 抱有很大希望——也许他会开源他的顶级模型，因为他是唯一能做到这一点的人，尽管这可能在财务上并不理想。
7.75K
如果在加密货币中采用这种营销策略，可能会显得平庸，但在人工智能中看起来却意外地有趣！为什么？
8月7日 10:40
我们筹集了1500万美元，所以我买了一辆50万美元的车
谢谢你 @cluely
2.43K
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