現在のAIエージェントは、自分の行動について推論する際に深刻な制約に直面しており、それを修正するには単に計算資源を増やすだけではなく、実際の努力が必要です。あなたは大規模なアーキテクチャの改善作業を検討しています:実行フローの洗練、スコープ定義の厳格化、明確な境界線の設定などです。選択は簡単です:適切なアラインメントの基本を学ぶために時間を投資するか、問題に真剣に取り組むのをやめるかです。

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StakoorNeverSleepsvip
· 2時間前
堆算力确实没用,得从架构层面狠下功夫才行
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GrayscaleArbitrageurvip
· 2時間前
つまり、ハッシュレートを積み上げるだけでは意味がなく、実際にアーキテクチャを改善する努力が必要だということですね?私も同意します。多くのプロジェクトが「さらにグラフィックカードを追加しよう」という道で死んでしまった例がたくさんあります...
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OneBlockAtATimevip
· 2時間前
要说白了,现在这些AIエージェントは自己反省能力が低く、計算能力を積み重ねても意味がない。本当にアーキテクチャの面での改善を行う必要がある。alignmentの部分を徹底的に学ばないなら、無駄に関わらない方がいい。時間の無駄だ。
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DAOdreamervip
· 2時間前
要するに、今のAIエージェントはちょっと自己閉鎖的で、自己反省能力が低い。計算能力を積み重ねても意味がなく、構造の面から取り組む必要がある。でも、振り返ってみると、この分野に本気で取り組んでいるプロジェクトはどれだけある?ほとんどはyoloに突っ込んでいるだけだ。
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ContractSurrendervip
· 2時間前
算力の積み上げはすでに時代遅れであり、真の問題はアーキテクチャ設計にあります。この点は業界の理解者なら誰でも知っています
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GasOptimizervip
· 2時間前
まさに「算力を積み上げれば解決できる?」という古臭い論理だ。データはすでにここに示されている。計算コストの上昇幅は約3.2倍に過ぎず、効果の向上はわずか12%未満で、資金効率は非常に低下している。
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