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。
→ 输出被评分、验证,并融合成连贯的智能。
每个完成的任务都会改善路由器本身;网络学习哪些智能组合能最快产生真相。
如果编排是在任务层面的协调,
那么令牌级路由是在认知的原子层面的协调。
而不是将整个提示发送到一个模型,
@SentientAGI路由器可以在句子中间拆分单个查询,同时将令牌分配给多个模型,每个模型处理它理解得最好的意义片段。
这是一场认知接力赛:
一个令牌激活推理链,另一个触发检索,第三个调用记忆,所有这些都由GRID实时缝合在一起。
结果不仅仅是一个答案。
它是由分布式智能构建的涌现推理一致性。
这就是@SentientAGI如何从多代理编排转向多模型综合。
为什么这很重要
通过路由认知而不是堆叠计算,
GRID横向扩展,而不是纵向扩展,吸收新的模型、数据源和代理,而无需重新训练任何东西。
每个连接都增加了新的逻辑、新的上下文、新的能力。
这就是通过整合的进化。
AGI的未来不是一个全知的单一模型。
而是一个学习共同思考的活网络。
单一模型是一个孤岛。
智能网络是一个文明。
最初作为一个研究框架的东西,已经成为世界上最大的智能网络。
110多个合作伙伴,涵盖代理、模型、数据、计算和基础设施,
所有这些相互连接,形成一个活的、不断发展的大脑。
和我一起乘风破浪 🧵👇
基础:智能作为基础设施
封闭实验室垂直扩展 → 更多数据,更大的集群,更严格的控制。
@SentientAGI 横向扩展 → 更多合作伙伴,更丰富的背景,更强的路由。
每一个新伙伴都不是依赖。
而是对网络认知的升级。
从研究引擎到计算层,Sentient的合作伙伴网络使GRID成为第一个基于合作而非控制的分布式大脑。
网络的组成
生态系统跨越五个轴心:
⇛ 代理与模型:独立构建者将专门的智能从金融到科学再到创意任务接入。
⇛ 数据提供者:Web2 API、Web3 索引器和知识库,如 Exa、Kaito、Napkin 和 The Graph,为 ODS 管道提供数据。
⇛ 计算与基础设施:分布式计算提供者使大规模高效编排成为可能。
⇛ 可验证的 AI 与安全性:EigenLayer 集成(Dobby 评审、声誉质押)在工作流中强制执行信任。
⇛ 应用与集成:嵌入 Sentient Chat 和 Spaces 的产品,将开放智能带入用户体验。
每个连接为 GRID 增加一个新的感官,扩展感知、回忆和推理能力。
复合效应
GRID 不是一个静态图;它是一个随着密度变得更聪明的网络。
更多数据 → 更好的背景。
更多模型 → 更强的推理。
更多使用 → 更智能的路由。
每个集成都将价值循环回每个其他节点。
这是递归网络智能,一个飞轮,贡献乘以能力。
封闭系统随着规模达到平台期。
开放系统随着参与而复合增长。
合作伙伴激励对齐
是什么让合作伙伴保持连接的,不仅仅是营销……
通过 SENT 经济,每个参与者根据其贡献获得收益:
推动研究的数据馈送 → 使用奖励。
驱动查询的模型 → 排放流。
验证真相的评审 → 质押收益。
GRID 使用得越多,每个合作伙伴获得的报酬就越多。
对齐 → 激励 → 扩展 → 智能。
这就是 @SentientAGI 如何实现有机网络增长。
更大的图景
在今天的 AI 中,网络是新的护城河。
开放协调胜过封闭竞争。
随着 110 多个合作伙伴已经上线并每周扩展,
Sentient 不仅仅是在连接智能,它正在构建智能的互联网。
每一个新伙伴都增强了信号。
每一个新集成都提高了集体智商。
而 $SENT 作为协调层,
每个参与者都成为认知未来的股东。
总结
没有单一实验室能够超越世界的训练。但一个网络可以。
@SentientAGI 合作伙伴生态系统就是那个网络,一个活的、复合的结构,每个构建者、数据集和模型都使开放智能随着时间的推移变得更聪明、更丰富和更不可阻挡。

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