ROMA Sentient 對復雜 AI 任務的回應

我們都知道這種模式：AI 在簡單的查詢中感覺很神奇，比如“總結這篇文章”或“翻譯這個句子”，而它也做得很好。但一旦你將其推入更深的領域，裂縫就顯現出來。

請問它：
• 比較兩個城市的氣候數據
• 在多個數據集中研究來源
• 撰寫一份完整的結構化報告並附上證據

結果？通常是不完整的、混亂的或缺少上下文。

這是@SentientAGI通過ROMA設定的挑戰，這是一個旨在處理復雜的多步驟推理的大規模框架。

ROMA有什麼不同之處？
ROMA不是強迫一個模型去做所有事情，而是像一個團隊一樣協調多個專業代理。每個代理專注於問題的某一部分：檢索數據、分析數字、構建論點，然後將結果縫合成一個連貫的輸出。

將其視爲“一個AI回答所有問題”少一些，更多的是一個永不休息的活研究助手團隊。

大多數現實世界的問題並不是單步問答。它們需要上下文、記憶和協作。通過在Sentient的GRID上構建ROMA，接入系統的每個新代理都使整個框架更智能，這意味着隨着時間的推移，曾經打破傳統AI模型的任務變得常規化。

研究人員可以信任人工智能進行更深入的分析。

開發者獲得模塊化構建塊，以創建高級工作流。

社區受益於集體智慧，而不僅僅是黑箱輸出。

ROMA不僅僅是一個工具，它是人工智能發展的信號：從“響應”的聊天機器人到能夠真正“推理”的網路。

這就是一種轉變，它不僅重塑了我們使用人工智能的方式，也改變了我們對智能本身的思考。
@SentientAGI
gSentient 公司