GateUser-7033158a

vip
العمر 2.2سنة
الطبقة القصوى 0
لا يوجد محتوى حتى الآن
وضع المهمة مفعّل! ✅
تكديس الحبوب وبناء التحالفات لصعود ساق نبات جاك الغازي. بناء مستقبل خالي من الغاز وفتح المكافآت معًا. لننطلق نحو مستقبل خالي من الغاز! 🚀
ما هم؟
➟ واعي
➟ الشبكة
➟ دردشة واعية
وما الفرق بينهما؟
► @SentientAGI
Sentient هي شركة تقوم بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
إنه يعزز فكرة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من خلال عرضها من خلال نظامه البيئي الخاص.
الهدف الأقرب لشركة Sentient هو جعل جميع منتجاتها مفتوحة المصدر ( على سبيل المثال، Sentient Chat)، مما سيجعلها أكثر أمانًا وتوجهًا نحو المجتمع.
أنشأ Sentient GRID
► الشبكة
GRID هو أكبر نظام بيئي لوكلاء الذكاء الاصطناعي والبيانات والأدوات وموارد الحوسبة التي أنشأتها فرق مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي.
بشكل فردي، هذه الأجزاء من GRID ض
post-image
تقارير الأصول لا تزال في النسخة التجريبية
لهذا السبب فإن قسمين "حول" و"فرص العائد" غير متاحين حالياً
كلا القسمين مفيدان للغاية لذا دعونا نناقشهما بإيجاز
حول
من المرجح أن يوفر قسم "عن" وصفًا قصيرًا للرمز - متى تم إنشاؤه، ومن أنشأه، والاقتصاديات الخاصة بالرمز، وما إلى ذلك.
إذا كانت رمزًا أصليًا لشبكة بلوكتشين ، فقد تتضمن أيضًا معلومات حول الشبكة نفسها.
فرص العائد
في هذا القسم، أتوقع رؤية معلومات حول طرق مختلفة لكسب المال مع هذه العملة مثل التخزين، وبرك السيولة، والإقراض، وغيرها.
بالإضافة إلى DeFi، قد تكون هناك أيضًا بيانات حول عوائد الرمز المميز في CEXs المختلفة وربما حتى برك الإطلاق المؤقتة الت
post-image
تتمتع وكلاء الذكاء الاصطناعي عند عزلهم بوظائف منخفضة
عميل واحد = وظيفة واحدة
➥ سينتيونت تحل هذه المشكلة من خلال جمع العديد من الوكلاء الذكاء الاصطناعي في الشبكة، مما يتيح لك استخدام جميعهم من خلال دردشة سينتيونت
تخيل أنك تستطيع طرح سؤال واختيار مباشرة من خلال @ أي وكيل سيجيب على سؤالك، الأمر بسيط مثل وضع علامة @SentientAGI في منشورك.
➟ بالإضافة إلى ذلك، بفضل ROMA يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين العمل معًا لتقديم إجابة على سؤالك، مما يحسن بشكل كبير من جودة الرد.
➟ علاوة على ذلك، تدير ROMA الوكلاء الذكيين بطريقة تمكنهم من أداء المهام المُكلفة ليس واحدًا بعد الآخر بشكل تسلسلي ولكن حتى بشكل
post-image
BTC%⁦1.16⁩-
سينتنت اختارت الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
دعونا نكتشف السبب
حان الوقت لتعلم شيء جديد وتذكر القديم
→ عندما يكون لدى وكيل الذكاء الاصطناعي ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، فإنه يمنح القدرة على فهم كيف يفكر هذا الذكاء الاصطناعي أو ذاك ولماذا أعطى بالضبط ذلك الجواب.
في حالة الكود المغلق، كل ما تراه هو رسالة في الدردشة.
→ البنية التحتية مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي من Sentient - Sentient Chat و GRID و ROMA و ODS و OML - تجعل من الأسهل والأسرع والأكثر شفافية دمج وكلائك الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات والأدوات الخاصة بك.
→ تعتبر بنية OML التحتية، المسؤولة عن تحقيق الدخل، مفتوحة المصدر، مما يسمح لك برؤ
بالأمس، كان لدى مجتمع Sentient الأوكراني فرصة لطرح الأسئلة على @vivekkolli
استفدت من هذه الفرصة الرائعة بنفسي وسألت سؤالين ( من خلال @kurlyk27 )
س1: هل جميع وكلاء الذكاء الاصطناعي في دردشة سينتينت مطلوب منهم أن يكونوا مفتوحين المصدر؟
أ: ليس بالضرورة - نحن فقط نريد من الناس أن يفتحوا المصدر على الأقل جزءًا منه.
على سبيل المثال، X( لست متأكدًا من المشروع الذي ذكره ) لديه مثال جيد جدًا على Web2: كل شيء لديهم ليس مفتوح المصدر، ولا يمكننا إجبارهم على جعله بهذه الطريقة.
لكن الطريقة التي ستعمل بها القطع الأثرية على الشبكة هي أنها ستساهم بشكل كبير في الاقتصاد مفتوح المصدر، وسنجعلها مفتوحة المصدر.
— أن
post-image
صباح الخير CT !
ابدأ يومك بدليل مفيد👇!
ما هو LiveCodeBench Pro؟
إنه معيار أنشأته @SentientAGI يقيس موضوعيًا القدرات الحقيقية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ويساعد في تحديد نقاط ضعفها.
لماذا يعتبر هذا المعيار مثيرًا للإعجاب🫣؟
→ يستخدم مشاكل جديدة لم تواجهها النماذج من قبل.
→ إنه يقيم ليس فقط النتيجة النهائية ولكن أيضًا عملية التفكير لنموذج الذكاء الاصطناعي.
→ يتم تنفيذ المهام تحت قيود صارمة من حيث الوقت والذاكرة، محاكاةً لظروف المسابقة الحقيقية.
→ تم اختبار جميع النماذج في بيئات متطابقة وموحدة.
→ تتلقى كل من المهام والنماذج تقييمات على طراز إيلو بناءً على نتائج الأداء الحقيقية.
→ يقدم تقارير تشخ
روما + OML
تعتبر ROMA و OML من أكثر تقنيات @SentientAGI تطوراً والتي تمكّن Chat Sentient من الوصول إلى - وحتى تجاوز - مستوى الذكاء الاصطناعي المغلق للشركات مثل ChatGPT.
كيف؟
لفهم ذلك، نحتاج إلى النظر في المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وكيف تحل ROMA و OML هذه المشاكل.
مشاكل
كما نعلم، تواجه الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تحديات كبيرة مثل تحقيق الربح، وسرقة النماذج، والاستخدام المقرصن، وانخفاض الكفاءة/الوظائف (1 نموذج = 1 وظيفة).
حل
تتصل مجموعة متنوعة من الوكلاء المتخصصين والنماذج ومجموعات البيانات والأدوات بنظام GRID البيئي، الذي يمكن الوصول إليه من خلال دردشة Sentient.
روما
عند اس