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...

Занурення в розумних ромів @SentientAGI дивлячись на таблицю лідерів, здається, що якість написаного також досить важлива. Тому я збираюся написати про ROMA, який, на мою думку, може похвалитися найвищими технологіями в Sentient. 1. ROMA – це не модель штучного інтелекту. - ROMA – це структура, в якій кілька агентів штучного інтелекту отримують найбільш надійні та точні відповіді на основі значень кожного агента ієрархічно та рекурсивно. Якщо ви подивитеся на Githet Readme, ви зазвичай можете побачити базовий органічний зв'язок коду, і ви будете вводити та використовувати API-ключ моделей штучного інтелекту, таких як GPT та Gemini, які ми зазвичай знаємо. 2. Так в чому ж сенс? - Він знаходиться в розподілі чотирьох ролей: Атомайзер, Виконавець, Планувальник і Агрегатор. Коли йому задають завдання, він вирішує, чи розглядати його як одну або кілька справ (Атомайзер), вирішує, як його вирішити (Планувальник), виконує його за планом (Виконавець), а потім агрегує його (Агрегатор) і повертає відповідь. Крім того, ви можете вибрати крок перевірки відповіді через верифікатор як опцію. 3. Чи використовується тільки одна модель? -Ні. Якщо подивитися на код Quickstart, то всі вони вказують свої моделі, крім Executor. (наприклад, gpt-4o-mini, gemini-2.5-flash) Таким чином, здається, що найкраща відповідь можна отримати, використовуючи кілька моделей, а не лише одну. 4. Чи завжди відповідь буде однаковою? - Це теж не так. Результати виконання для кожної моделі ШІ різні для окремо взятого завдання, і це залежить від того, як налаштовані параметри, тобто як провести тонке налаштування. Наприклад, найтиповіший параметр під назвою «Температура» має значення 0-2, де ближче до 0 дає послідовну відповідь, а ближче до 2 — різноманітні відповіді для кожного випробування. У підсумку, схоже, що буде велика різниця в продуктивності в залежності від того, як користувач її налаштує. Нещодавно мені випала нагода випадково розробити ШІ-агента, і я написав її, тому що вважав, що те, що я вивчав, продовжуючи працювати зі штучним інтелектом на той момент, зараз виглядає як трюк, коли я дивлюся на код комплекту :)

[@SentientAGI ] Це був проект, який свого часу увійшов в топ-10 Поріг опускається, Я не знаю, чи це блокування облікового запису внутрішнього кола чи щось таке. Mindshare не відбився, тому топ-100 був відкинутий. До речі... Після зустрічі у мене знову😢 прокололася кров Я завжди бігав важко, але намагався знову Якщо є хороші новини, я зроблю все можливе, щоб їх поширити! 🫡