2026-01-17 13:35:04

Mira estos datos, son realmente sorprendentes: el rendimiento de la solución de colaboración entre modelos ha superado completamente las expectativas.

En precisión, supera a un solo modelo en 8.5-10.5 puntos porcentuales, y también supera en 3.0-5.0 puntos porcentuales a la comunicación mediante texto puro. Además, la latencia de respuesta se ha duplicado, logrando una mejora en el rendimiento. Lo más importante es que esta solución es compatible con cualquier combinación de modelos—ya sea en diferentes escalas, diseños de arquitectura o implementaciones de tokenizers, todos pueden colaborar sin problemas.

No se trata de una optimización progresiva. En realidad, es un avance innovador a nivel de arquitectura. Para los desarrolladores que desean desplegar sistemas de colaboración entre múltiples modelos en Web3 u otros escenarios complejos, esta dirección merece atención.

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LiquidatedDreams

· hace1h

¡Vaya, la optimización de la latencia 2x despega directamente? Si esto realmente funciona, tendré que reescribir el esquema de múltiples modelos en Web3. ¿Se pueden reproducir estos datos? Parece un poco demasiado idealista... Una diferencia de precisión de 8.5 puntos porcentuales, para ser honesto, es un poco exagerada. Pero que cualquier combinación de modelos pueda colaborar sin problemas, eso sí que es impresionante. Espera, ¿esto ya es de código abierto o todavía en fase de publicación? No veo detalles específicos de implementación. En resumen, finalmente alguien ha logrado hacer que la colaboración entre múltiples modelos funcione bien; las soluciones anteriores seguramente estaban incompletas.

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SeasonedInvestor

· hace1h

¡Vaya, estos datos son reales o qué! ¿La precisión se dispara directamente? La velocidad de respuesta también es el doble más rápida... ¿Por qué parece tan absurdo? Si realmente se puede implementar esta tecnología en Web3, ¡cuánto gas se ahorraría! Pero aún hay que hacer pruebas prácticas. Si la compatibilidad del tokenizador realmente funciona bien, sin duda cambiará las reglas del juego.

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LuckyHashValue

· hace1h

¡Vaya, esta mejora de rendimiento... 8.5 puntos porcentuales y directamente despega, no estaré exagerando, ¿verdad? --- Por fin hay algo de movimiento en la colaboración entre múltiples modelos, ya era hora de hacerlo así. --- ¿Reducir la latencia a la mitad? ¿En serio? Esto es justo lo que necesita Web3. --- Y lo mejor es que puede ser compatible con cualquier combinación de modelos, esa es la verdadera genialidad. --- La innovación en la capa de arquitectura realmente escasea, la mayoría son ajustes finos, esto vale la pena seguirlo. --- Pero en la práctica, si puede reproducirse de manera estable, todavía depende del caso específico. --- Con una adaptabilidad tan buena, ¿cómo es que nadie pensó en esto antes? --- Tanto en precisión como en velocidad al máximo, parece que esta solución puede hacer muchas cosas diferentes.

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BearMarketSurvivor

· hace1h

Vaya, esta mejora de rendimiento es realmente impresionante, ¿la precisión sube directamente diez puntos? Que la respuesta sea el doble de rápida, ¿qué significa? La arquitectura y el diseño son realmente insuperables. Me preocupa la integración sin problemas de la colaboración entre modelos, antes siempre me habían engañado las diferencias en los tokenizers. Si realmente puede funcionar de manera estable en escenarios complejos, en Web3 seguramente se volverán locos.

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FUD_Vaccinated

· hace1h

¡Vaya, esta rendimiento se duplica! Eliminando directamente los modelos individuales en dos dígitos, eso sí que es una verdadera innovación.

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