👀 家人们,每天看行情、刷大佬观点,却从来不开口说两句?你的观点可能比你想的更有价值!
广场新人 & 回归福利正式上线!不管你是第一次发帖还是久违回归,我们都直接送你奖励!🎁
每月 $20,000 奖金等你来领!
📅 活动时间: 长期有效(月底结算)
💎 参与方式:
用户需为首次发帖的新用户或一个月未发帖的回归用户。
发帖时必须带上话题标签: #我在广场发首帖 。
内容不限:币圈新闻、行情分析、晒单吐槽、币种推荐皆可。
💰 奖励机制:
必得奖:发帖体验券
每位有效发帖用户都可获得 $50 仓位体验券。(注:每月奖池上限 $20,000,先到先得!如果大家太热情,我们会继续加码!)
进阶奖:发帖双王争霸
月度发帖王: 当月发帖数量最多的用户,额外奖励 50U。
月度互动王: 当月帖子互动量(点赞+评论+转发+分享)最高的用户,额外奖励 50U。
📝 发帖要求:
帖子字数需 大于30字,拒绝纯表情或无意义字符。
内容需积极健康,符合社区规范,严禁广告引流及违规内容。
💡 你的观点可能会启发无数人,你的第一次分享也许就是成为“广场大V”的起点,现在就开始广场创作之旅吧!
ROMA 将框架从“你的模型有多大?”改变为“你的系统协调得怎么样?”
一个试图做所有事情的模型会强制执行线性工作流程。
ROMA将工作拆分并通过一个较小代理的图形进行路由,每个代理都有一个定义的角色:检索、推理、验证、执行。
三种复合效应迅速显现:
+ 复杂任务停止压倒系统
+ 并行执行增加了表面覆盖率
+ 可审计组件使改进可预测
这就是为什么编排胜过原始规模。
更好的协调能产生比模型质量的边际收益更好的结果。
而这也是@SentientAGI所倾向的方向;将前沿从原始参数数量转向指导智能如何组装的架构。
拉远视角,宏观变化显而易见:
人工智能的优势正在从计算密集型转向工作流密集型。
模型收敛。
编排有所区别。
ROMA是那个差异化层。