2026-01-17 13:35:04

Regardez cette série de données, c'est vraiment impressionnant — la performance de la solution de collaboration multi-modèles dépasse largement les attentes.

En termes de précision, elle dépasse directement celle d'un seul modèle de 8,5 à 10,5 points de pourcentage, et est également supérieure de 3,0 à 5,0 points de pourcentage par rapport à la communication en texte pur. Le délai de réponse a été amélioré d'un facteur 2. La caractéristique la plus importante est que cette solution est compatible avec n'importe quelle combinaison de modèles — que ce soit la taille, la conception de l'architecture ou l'implémentation du tokenizer, tout peut collaborer sans couture.

Ce n'est pas une simple optimisation itérative progressive. En clair, c'est une innovation de rupture au niveau de l'architecture. Pour les développeurs souhaitant déployer un système de collaboration multi-modèles dans Web3 ou d'autres scénarios complexes, cette direction mérite toute leur attention.

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LiquidatedDreams

· Il y a 3h

Putain, l'optimisation de la latence doublée décolle directement ? Si ça peut vraiment être utilisé, le plan multi-modèles côté Web3 devra être réécrit Ces données peuvent-elles être reproduites ? J'ai l'impression que c'est un peu trop idéaliste... Une différence de précision de 8,5 points, pour être honnête, c'est un peu dur. Mais n'importe quelle combinaison de modèles peut collaborer sans couture, c'est plutôt impressionnant Attends, c'est open source ou en phase de publication ? Je n'ai pas vu de détails concrets sur la mise en œuvre En gros, c'est enfin quelqu'un qui a réussi à faire fonctionner la collaboration multi-modèles, tous les autres plans étaient probablement des versions amputées

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SeasonedInvestor

· Il y a 3h

Putain, ces données sont-elles réelles, la précision monte directement en flèche ? La vitesse de réponse est aussi deux fois plus rapide... On dirait que c'est tellement absurde Si cette technologie Web3 peut vraiment être mise en œuvre, combien de Gas cela économiserait, mais il faut quand même faire des tests pratiques Si la compatibilité du tokenizer est vraiment au point, cela changera vraiment les règles du jeu

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LuckyHashValue

· Il y a 3h

Putain, cette amélioration des performances... 8,5 points de pourcentage, ça décolle directement, je ne pense pas que ce soit une blague --- La collaboration multi-modèles commence enfin à bouger, ça aurait dû être fait comme ça depuis longtemps --- Réduire la latence de moitié ? Vraiment ? C'est exactement ce dont Web3 a besoin --- Et en plus, ça peut être compatible avec n'importe quelle combinaison de modèles, c'est vraiment impressionnant --- L'innovation au niveau de l'architecture est vraiment rare, la plupart du temps c'est du fine-tuning, ça vaut la peine de suivre ça --- Mais en pratique, on pourra vraiment reproduire ça de façon stable ? Ça dépend des cas précis --- Une compatibilité aussi bonne, comment personne n'y a pensé avant ? --- Précision + vitesse au maximum, cette solution semble pouvoir faire beaucoup de choses différentes

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BearMarketSurvivor

· Il y a 3h

Putain, cette amélioration des performances est vraiment impressionnante, la précision monte directement de dix points ? Une réponse deux fois plus rapide, qu'est-ce que cela signifie, la conception de l'architecture est vraiment sans faille. Je me concentre sur l'intégration transparente de la collaboration entre modèles, j'ai été souvent piégé par les différences de tokenizer auparavant. Si cela peut vraiment fonctionner de manière stable dans des scénarios complexes, Web3 risque de devenir fou.

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FUD_Vaccinated

· Il y a 3h

Putain, cette performance qui double ? Éliminer directement le modèle unique de deux chiffres, c'est ça la vraie innovation

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