ROMA Sentient 对复杂 AI 任务的回应

我们都知道这种模式：AI 在简单的查询中感觉很神奇，比如“总结这篇文章”或“翻译这个句子”，而它也做得很好。但一旦你将其推入更深的领域，裂缝就显现出来。

请问它：
• 比较两个城市的气候数据
• 在多个数据集中研究来源
• 撰写一份完整的结构化报告并附上证据

结果？通常是不完整的、混乱的或缺少上下文。

这是@SentientAGI通过ROMA设定的挑战，这是一个旨在处理复杂的多步骤推理的大规模框架。

ROMA有什么不同之处？
ROMA不是强迫一个模型去做所有事情，而是像一个团队一样协调多个专业代理。每个代理专注于问题的某一部分：检索数据、分析数字、构建论点，然后将结果缝合成一个连贯的输出。

将其视为“一个AI回答所有问题”少一些，更多的是一个永不休息的活研究助手团队。

大多数现实世界的问题并不是单步问答。它们需要上下文、记忆和协作。通过在Sentient的GRID上构建ROMA，接入系统的每个新代理都使整个框架更智能，这意味着随着时间的推移，曾经打破传统AI模型的任务变得常规化。

研究人员可以信任人工智能进行更深入的分析。

开发者获得模块化构建块，以创建高级工作流。

社区受益于集体智慧，而不仅仅是黑箱输出。

ROMA不仅仅是一个工具，它是人工智能发展的信号：从“响应”的聊天机器人到能够真正“推理”的网络。

这就是一种转变，它不仅重塑了我们使用人工智能的方式，也改变了我们对智能本身的思考。
@SentientAGI
gSentient 公司