자몽햄 글을 보면서 떠오른건 @Infinit_Labs @Lombard_Finance 처럼 야핑 황금기 시대에 보상 애매했던 친구들이 오히려 현재 이제야 전성기가 될 것 같다는 느낌이 들었음 구야핑->신야핑 세대교체(?)가 최근 빡시게 진행중인데 뭐랄까... 보상은 보상이긴한데... 예전의 그맛은 없는? 상황에서 오히려 구야핑(황금세대)에 기를 못폈던 친구들의 시즌2,3 보상이 현재로썬 매우매우매우 거대해졌음 ---- $IN 보상만 보더라도 상위500명 기준으론 대략 물량 2배정도고 $BARD 보상 또한 모수가 매달100명으로 엄청 줄어들어서 결과적으로 인당 보상이 엄청 커짐 심지어 둘 다 기대감으로 억지 쉴링하는게 아니라 실제 제품이 있고, 잘 작동하고, 수익을 벌 고 있는 사업들임 보상, 기간, 인원 모두 확실하게 정해져있고 약속 어긴적도 없음 (오히려 @Lombard_Finance 의 경우 더 빨리 당겨서 준거임) ---- 아아 그립읍니다... 하지만 자몽햄 말씀에도 매우 동감하는바... 사실 지금까지가 이상할 정도로 보상이 컸던게 맞다. 월천만 주다가 월백만 주니까 섭섭한거지 월백만 준다고 안할꺼냐? 그건 또 아니거든 ㅋㅋ...

البحث في Sentient ROMA @SentientAGI النظر إلى لوحة المتصدرين ، يبدو أن جودة الكتابة مهمة جدا أيضا. لذلك سأكتب عن روما ، والتي أعتقد أنها تفتخر بأعلى التقنيات في Sentient. 1. روما ليس نموذجا للذكاء الذكاء الاصطناعي. - ROMA هو إطار عمل يستمد فيه العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الإجابات الأكثر موثوقية ودقة بناء على قيم كل عامل هرميا وتكراريا. إذا نظرت إلى Githet Readme ، يمكنك عادة رؤية العلاقة العضوية الأساسية للكود ، وستدخل وتستخدم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات لنماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT و Gemini ، والتي نعرفها بشكل عام. 2. إذن ما هي الفائدة؟ - إنه في تقسيم أربعة أدوار: البخاخة ، والمنفذ ، والمخطط ، والمجمع. عندما يتم تكليفه بمهمة ، فإنه يقرر ما إذا كان سيتعامل معها كشيء واحد أو عدة أشياء (Atomizer) ، ويقرر كيفية حلها (Planner) ، وينفذها كما هو مخطط له (Executor) ، ثم يجمعها (Aggregator) ويعيد الإجابة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك اختيار خطوة التحقق من الإجابة من خلال المدقق كخيار. 3. هل يتم استخدام نموذج واحد فقط؟ -لا. إذا نظرت إلى كود التشغيل السريع ، فجميعهم يحددون نماذجهم الخاصة ، باستثناء المنفذ. (على سبيل المثال gpt-4o-mini ، gemini-2.5-flash) بهذه الطريقة ، يبدو أن أفضل إجابة يتم اشتقاقها باستخدام نماذج متعددة بدلا من نموذج واحد فقط. 4. هل ستكون الإجابة هي نفسها دائما؟ - هذا ليس كذلك. تختلف نتائج التنفيذ لكل نموذج الذكاء الاصطناعي بمهمة واحدة ، ويعتمد ذلك على كيفية ضبط المعلمات ، أي كيفية الضبط الدقيق. على سبيل المثال ، المعلمة الأكثر شيوعا تسمى درجة الحرارة لها قيمة 0-2 ، مع ما يقرب من 0 يعطي إجابة متسقة ، وأقرب إلى 2 ، مما يعطي مجموعة متنوعة من الإجابات لكل تجربة. في النهاية ، يبدو أنه سيكون هناك فرق كبير في الأداء اعتمادا على كيفية إعداد المستخدم له. لقد أتيحت لي الفرصة مؤخرا لتطوير وكيل الذكاء الاصطناعي بالصدفة ، وكتبته لأنني اعتقدت أن ما درسته مع الاستمرار في تشغيل الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت يبدو الآن وكأنه خدعة عندما ألقي نظرة على كود المجموعة :)

[@SentientAGI ] لقد كان مشروعا ذهب ذات مرة إلى أفضل 10 يتم تخفيض العتبة ، لا أعرف ما إذا كان قفل حساب الدائرة الداخلية أو شيء من هذا القبيل. لم ينعكس Mindshare ، لذلك تم إسقاط أفضل 100. بالمناسبة... بعد اللقاء ، تم ثقب دمي مرة أخرى😢 كنت أركض دائما بقوة ، لكنني حاولت مرة أخرى إذا كانت هناك أخبار جيدة ، فسأبذل قصارى جهدي لنشرها! 🫡