2026-01-17 13:35:04

Olhe para estes dados, são realmente impressionantes — o desempenho da solução de colaboração entre modelos superou as expectativas.

Na precisão, superou um único modelo em 8.5-10.5 pontos percentuais, e também foi superior em 3.0-5.0 pontos percentuais em relação à comunicação por texto puro. A latência de resposta foi otimizada para um aumento de desempenho de 2 vezes. O mais importante é que esta solução é compatível com qualquer combinação de modelos — independentemente do tamanho, arquitetura ou implementação do tokenizer, todos podem colaborar de forma perfeita.

Não se trata de uma otimização incremental. Em essência, trata-se de uma inovação disruptiva na arquitetura. Para desenvolvedores que desejam implementar sistemas de colaboração multi-modelo em Web3 ou outros cenários complexos, essa direção merece atenção.

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LiquidatedDreams

· 1h atrás

Nossa, otimizar o atraso em 2x e já estar pronto para decolar? Se isso realmente funcionar, o esquema de múltiplos modelos no Web3 vai precisar ser reescrito Esses dados podem ser reproduzidos? Parece um pouco excessivamente idealizado... Uma diferença de precisão de 8,5 pontos percentuais, para ser honesto, é um pouco demais. Mas qualquer combinação de modelos pode colaborar perfeitamente, isso é impressionante Espera aí, isso já é open source ou ainda estágio de artigo? Não vi detalhes específicos de implementação Resumindo, finalmente alguém conseguiu fazer a colaboração de múltiplos modelos direito, aqueles esquemas anteriores eram versões cortadas, né

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SeasonedInvestor

· 1h atrás

Nossa, esses dados são verdadeiros, a precisão realmente dispara? A velocidade de resposta é também o dobro... Como é possível que seja tão absurdo Se essa tecnologia realmente for implementada na Web3, quanto gás ela economizaria, mas ainda assim é preciso testar na prática Se a compatibilidade do tokenizer for realmente bem feita, isso realmente mudará as regras do jogo

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LuckyHashValue

· 1h atrás

Nossa, esse aumento de desempenho... 8,5 pontos percentuais de melhoria, é realmente impressionante, não estou exagerando, né? --- Finalmente há algum progresso na colaboração entre múltiplos modelos, já era hora de fazer assim. --- Reduzir a latência pela metade? Sério mesmo? Isso é exatamente o que o Web3 precisa agora. --- E o melhor é que ainda é compatível com qualquer combinação de modelos, essa é a verdadeira inovação. --- Inovações na arquitetura são realmente raras, a maioria é apenas ajuste fino, vale a pena acompanhar. --- Mas na prática, ainda é preciso ver se consegue reproduzir de forma estável, depende do caso específico. --- Com uma compatibilidade tão boa, como é que ninguém pensou nisso antes? --- Precisão + velocidade no máximo, parece que essa solução pode explorar várias possibilidades.

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BearMarketSurvivor

· 1h atrás

Caramba, esse aumento de desempenho é realmente impressionante, a precisão sobe diretamente dez pontos? Uma resposta duas vezes mais rápida, o que isso significa, o design da arquitetura realmente não deixa a desejar. Estou atento à integração perfeita da colaboração entre modelos, já que antes sempre fui prejudicado pelas diferenças no tokenizer. Se realmente puder rodar de forma estável em cenários complexos, a Web3 provavelmente vai ficar louca.

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FUD_Vaccinated

· 1h atrás

Caramba, este desempenho a duplicar? Eliminando diretamente o modelo único em dois dígitos, isto é que é verdadeira inovação

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