Sentient đang xây dựng một số quy trình lý luận AI phức tạp và mở nhất. Đây là những khối xây dựng của AGI mở.

Sentient đang xây dựng một số quy trình suy luận AI phức tạp và mở nhất. Các mô hình mà chúng tôi xây dựng.

Bài viết này tóm tắt một cách tốt đẹp nhiều điều mà chúng tôi đã xây dựng để tạo điều kiện phối hợp giữa nhiều tác nhân, công cụ, v.v. trong GRID. Đây là một vấn đề quan trọng cần giải quyết cho việc kiếm tiền từ mã nguồn mở: chúng tôi cần tìm ra những cách hiệu quả để phối hợp nhiều tài sản mã nguồn mở vào quy trình AGI một cách tự động. Dưới đây là những gì chúng tôi đã làm cho đến nay: Đầu tiên, ngay từ đầu, chúng tôi nhận thấy rằng các LLM thiếu kiến thức về các quy trình phức tạp mà các chuyên gia con người sử dụng. Vì vậy, chúng tôi đã thu thập những điều đó từ các chuyên gia để làm cơ sở (trong tương lai, điều này sẽ mở cho những người khác đóng góp) Tiếp theo, chúng tôi đã phát triển một kỹ thuật để phân tách các truy vấn thành các nhiệm vụ đơn giản hơn một cách đệ quy. Cách tiếp cận nghiên cứu sâu này, được gọi là ROMA, sẽ được phát hành dưới dạng thư viện mã nguồn mở sớm. Gần đây, @ManusAI_HQ đã sử dụng một cách tiếp cận liên quan mà họ gọi là tìm kiếm rộng (mặc dù nó không phải là mã nguồn mở, và không có chi tiết nào được cung cấp) Cuối cùng, chúng tôi đã thử nghiệm với nhiều "nhiệm vụ đơn giản" mới mà tạo thành các nút lá trong quy trình của chúng tôi. Một ý tưởng thú vị được đề cập trong chuỗi tweet này là sử dụng nhiều mô hình được kết hợp bằng cách định tuyến theo cấp độ token, một ý tưởng thú vị để kết hợp khả năng của hai mô hình. Bạn sẽ có thể trải nghiệm các truy vấn được trả lời theo cách này trên chat có tri giác trong vài tháng tới. Nhiều ý tưởng đang được đưa vào sản xuất cho chúng tôi!

Đăng ký các đại lý, mô hình, nguồn dữ liệu và công cụ của bạn với GRID!

Sứ mệnh của Sentient là đảm bảo rằng Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát là mã nguồn mở và không bị kiểm soát bởi bất kỳ thực thể nào. GRID đang trên đường đến...

Bạn có thể thực hiện các phân tích như vậy để xác định nguồn gốc cho các mô hình phổ biến, nhưng còn dữ liệu bị đánh cắp từ các công ty nhỏ thì sao. Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng Fingerprints @SentientAGI :)

Chúng ta cần tìm ra các cơ chế để kết hợp tất cả việc đào tạo mô hình mã nguồn mở thành một đầu ra duy nhất. Đó là cách duy nhất để tiến về phía trước.

Có vẻ như Cambridge đang bán quyền tác giả của cuốn sách của tôi cho OpenAI và tất cả những thứ khác.

Chiến lược marketing này sẽ trông rất bình thường nếu được thực hiện trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng lại trông thật bất ngờ và thú vị trong AI! Tại sao?

Chuyện gì đã xảy ra với MIT? Khi nào thì những người máy tự động, kết nối và chạy bằng năng lượng hạt nhân từ các phòng thí nghiệm truyền thông sẽ được ra mắt?