大多数AI模型处理信息。 Sentient的GRID进行处理。 在其他模型将提示输入单一的黑箱时，Sentient将认知分解为多个部分，路由、推理，并在数千个代理之间重新组合知识。 以下是他们如何实现这一点的 🧵👇 在封闭系统中，智能存在于单一模型内部。 在@SentientAGI中，它存在于模型之间。 每个进入GRID的查询并不是发送到一个模型，而是被分解为更小的原子子任务：研究、推理、综合、验证。 然后，通过ROMA（递归编排元代理），每个片段被发送到最适合处理它的代理、数据集或模型。 当结果返回时，它们会被验证、合并和精炼，这个过程不是执行，而是集体认知。 这是从AI作为计算 → 到AI作为编排的转变。 GRID的思维方式 GRID并不“运行代码”。 它路由思维。 每一层编排向上构建： → ROMA将查询分解为逻辑树。 → 任务根据技能、上下文和声誉动态匹配到代理。...