2026-01-17 13:35:04

Lihat data ini, cukup mencengangkan—kinerja solusi kolaborasi lintas model benar-benar melebihi ekspektasi.

Akurasi langsung melampaui model tunggal sebesar 8.5-10.5 poin persentase, dan juga lebih tinggi 3.0-5.0 poin persentase dibandingkan metode komunikasi teks murni. Latensi respons bahkan mencapai peningkatan performa 2 kali lipat. Yang paling penting, solusi ini kompatibel dengan kombinasi model apa pun—baik dari segi skala model, desain arsitektur, maupun implementasi tokenizer, semuanya dapat bekerja sama tanpa hambatan.

Ini bukan sekadar iterasi optimisasi bertahap. Secara sederhana, ini adalah inovasi terobosan di tingkat arsitektur. Bagi pengembang yang ingin menerapkan sistem kolaborasi multi-model di Web3 atau skenario kompleks lainnya, arah ini patut diperhatikan.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

7 Suka

Hadiah
7
5
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

LiquidatedDreams

· 3jam yang lalu

Sial, optimisasi penundaan 2x langsung meluncur? Kalau benar bisa digunakan, skema multi-model di Web3 harus ditulis ulang Bisakah data ini direproduksi, rasanya agak terlalu ideal... Perbedaan akurasi sebesar 8.5 poin persentase, jujur agak mengesankan. Tapi kombinasi model apa pun bisa bekerja sama tanpa hambatan, ini cukup keren Tunggu, ini sudah open source atau masih tahap makalah? Tidak melihat detail implementasi secara spesifik Singkatnya, akhirnya ada yang berhasil membuat kolaborasi multi-model, sebelumnya semua skema itu pasti versi yang dipangkas

Lihat AsliBalas0

SeasonedInvestor

· 3jam yang lalu

Sial ini data ini asli atau tidak, tingkat akurasi langsung melambung? Kecepatan respons juga dua kali lebih cepat... Kenapa rasanya begitu tidak masuk akal Kalau Web3 ini benar-benar bisa diterapkan, berapa banyak Gas yang bisa dihemat, tapi tetap harus diuji secara nyata Kompatibilitas tokenizer ini benar-benar bisa diandalkan, memang akan mengubah aturan permainan

Lihat AsliBalas0

LuckyHashValue

· 3jam yang lalu

WTF peningkatan kinerja ini... 8.5 poin persentase langsung melesat, pasti tidak bohong kan --- Kerja sama multi-model akhirnya mulai ada perkembangan, seharusnya sudah dilakukan seperti ini --- Pengurangan latensi langsung setengahnya? Benarkah, Web3 sangat membutuhkan ini --- Yang penting juga kompatibel dengan kombinasi model apa pun, ini benar-benar keren --- Inovasi di tingkat arsitektur memang langka, kebanyakan hanya fine-tuning, ini layak untuk diikuti --- Tapi dalam praktik, apakah bisa direproduksi secara stabil, tergantung kasus spesifiknya --- Kemampuan adaptasi yang begitu baik, kenapa sebelumnya tidak terpikirkan --- Akurasi + kecepatan keduanya maksimal, rasanya solusi ini bisa digunakan untuk berbagai macam hal

Lihat AsliBalas0

BearMarketSurvivor

· 3jam yang lalu

Wah, peningkatan kinerja ini benar-benar luar biasa, akurasi langsung naik sepuluh poin? Respons yang dua kali lebih cepat menunjukkan apa, desain arsitektur benar-benar luar biasa. Saya fokus pada integrasi tanpa hambatan antara model, sebelumnya sering terjebak oleh perbedaan tokenizer. Kalau ini benar-benar bisa berjalan stabil di skenario kompleks, kemungkinan besar Web3 akan gila.

Lihat AsliBalas0

FUD_Vaccinated

· 3jam yang lalu

WTF, performa ini dua kali lipat lipat? Langsung mengalahkan model tunggal dengan angka dua digit, ini baru disebut inovasi sejati

Lihat AsliBalas0