إجابة ROMA Sentient على المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي

كلنا نعرف النمط: يبدو الذكاء الاصطناعي سحريًا مع الاستفسارات البسيطة “قم بتلخيص هذه المقالة” أو “ترجم هذه الجملة” ويحقق ذلك بشكل جيد. ولكن في اللحظة التي تدفعه إلى أراض أعمق، تظهر الشقوق.

اطلب منه أن:
• قارن بيانات المناخ بين مدينتين
• البحث عن المصادر عبر مجموعات بيانات متعددة
• اكتب تقريرًا كاملًا ومنظمًا مع الأدلة

النتيجة؟ غالبًا ما تكون غير مكتملة أو فوضوية أو تفتقر إلى السياق.

هذه هي التحدي الذي حددته @SentientAGI للتعامل معه مع ROMA، وهو إطار مصمم للتعامل مع التفكير المعقد والمتعدد الخطوات على نطاق واسع.

ما الذي يجعل ROMA مميزًا؟
بدلاً من إجبار نموذج واحد على القيام بكل شيء، يقوم ROMA بتنسيق عدة وكلاء متخصصين مثل فريق. يركز كل وكيل على جزء من المشكلة مثل استرجاع البيانات، تحليل الأرقام، هيكلة الحجج، ثم يقوم بتجميع النتائج معًا في مخرجات متماسكة.

فكر في الأمر على أنه أقل من "ذكاء اصطناعي واحد يجيب على كل شيء" وأكثر مثل فريق مساعد بحث حي لا ينام.

معظم المشاكل في العالم الحقيقي ليست أسئلة وإجابات بخطوة واحدة. إنها تتطلب سياقًا وذاكرة وتعاونًا. من خلال بناء ROMA فوق GRID الخاص بـ Sentient، فإن كل وكيل جديد يتم توصيله بالنظام يجعل الإطار بأكمله أكثر ذكاءً، مما يعني مع مرور الوقت، تصبح المهام التي كانت تكسر نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية روتينية.

يمكن للباحثين الثقة في الذكاء الاصطناعي لتحليل أعمق.

يتمتع المطورون بكتل بناء معيارية لإنشاء تدفقات عمل متقدمة.

تستفيد المجتمعات من الذكاء الجماعي، وليس فقط من المخرجات غير الشفافة.

ROMA هو أكثر من مجرد أداة، إنه إشارة إلى الاتجاه الذي تسير فيه الذكاء الاصطناعي: من روبوتات الدردشة التي "تستجيب" إلى الشبكات التي يمكنها حقًا "التفكير".

وهذا هو النوع من التحول الذي يعيد تشكيل ليس فقط كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا كيفية تفكيرنا في الذكاء نفسه.
@SentientAGI
جسنت