復旦大学の巡回講演の後、@SentientAGI は深圳大学でもシェアを行いました。Sentientが高校をプロモーションの出発点に選んだのはとても面白いです。

大学はAI人材と革新的思考の集まる場所であり、最もオープンな理念を受け入れやすいグループでもあります。キャンパスツアーを通じて開発者コミュニティを構築し、今後のエコシステム構築のための人材基盤を築きます。

⚡️コアハイライト
Sentientは自らをAIのオペレーティングシステムと位置付けています。核心はGRIDネットワーク：40以上のAIエージェント、50以上のデータおよびツールインターフェースを統合し、標準化されたメッセージとタスクルーティングを通じて異なるモデルがリアルタイムで協力できるようにしています。大規模モデルパッケージで全てを解決するアプローチとは異なり、Sentientは主なタスクを割り当て可能なサブタスクに分解し、最も適切なエージェントに任せ、最後にリンクの末端で整合性と検証を行います。

従来のAIモデルにおける2つのコア問題を解決しました：
1️⃣モデルアイランド：異なるモデルがそれぞれ独立しており、移行コストが高く、再利用率が低い。GRIDは統一されたオーケストレーションレイヤーを使用して、呼び出しと返却をつなぎます。

2️⃣データ品質：文脈が不連続で、信頼できる情報源ではありません。複数のソースによるクロス検証、信頼できるデータパスと追跡によって。AIの幻覚とバイアスを低減します。

Sentientは、モデル、エージェント、データ提供者、およびアプリケーション開発者に対してオープンなアクセスと収益決済を提供するオープンプロトコルに近いです。OMLは追跡可能、コンポーザブル、請求可能であることを強調しています。

現在約200万人のユーザーにサービスを提供しており、すでにオンラインになっている製品には、金融レポート生成、研究アシスタント、パーソナライズされたニュースレターなどがあります。単独のアプリケーションとは異なり、ネットワーク製品の価値は複利的な改善にあります：新しいエージェントやデータソースが接続されるたびに、ネットワーク全体の理解能力が向上します。

クローズドモデルは、単一の能力とエコシステムの結びつきにおいて優位性を持っていますが、コンポーザビリティと検証可能性が不足しています。オープンソースモデルはエコシステムが断片化していますが、革新のスピードが速いです。

個人の @SentientAGI に対する理解は、彼らが「オープンソースモデル」と「クローズドモデル」の間に「オーケストレーション可能で、課金可能で、検証可能な」中間層を構築しようとしているということです。