知性のネットワークは強力です... しかし、調整がなければ、それは混乱です。 そのため、Sentientはメタエージェントの再帰的オーケストレーション→ROMAを構築しました。 それがGRIDの計画、思考、適応の仕方です。 単一のモデルが答えを予測する代わりに、ROMAは次のことを行います。 → 問題をより小さなタスクに分解します → それぞれを最も有能なエージェントに委任します → 真実を首尾一貫した答えに再組み立てする この再帰は、1つの応答で止まらないことを意味します。 知性そのものを横断して推論する方法を学びます。 なぜこれが重要なのか: スケーラビリティ: タスクを並列化し、コンピューティングの制限を打ち破ります 信頼性:分解と検証による幻覚の低減 オープン性:誰でもワークフローに貢献でき、SENTエコノミーを通じて報酬を得ることができます GRIDが神経系の場合、ROMAは前頭前野です。 ...