Після лекції в Університеті Фудань, @SentientAGI знову провела презентацію в Університеті Шеньчжень. Вибір університетів як початкової точки для просування є дуже цікавим.

Університет є місцем зосередження талантів у сфері ШІ та інноваційного мислення, а також найбільш сприятливим середовищем для прийняття відкритих ідей. Створення спільноти розробників через університетські виступи закладає кадрову основу для подальшого розвитку екосистеми.

⚡️Основні моменти
Sentient позиціонує себе як операційну систему для ШІ. Ядром є мережа GRID: інтеграція 40+ агентів ШІ, 50+ даних та інтерфейсів інструментів, що дозволяє різним моделям здійснювати реальну співпрацю через стандартизовані повідомлення та маршрутизацію завдань. На відміну від шляху, де великий пакет моделей домінує, Sentient розбиває основне завдання на розподільні підзавдання, передаючи їх найбільш відповідним агентам для виконання, а потім здійснює узгодження та верифікацію на кінцевому етапі.

Вирішено дві основні проблеми традиційних AI-моделей:
1️⃣Моделі-острови: різні моделі діють самостійно, вартість перенесення висока, рівень повторного використання низький. GRID використовує єдиний рівень оркестрації для забезпечення виклику та повернення.

2️⃣Якість даних: контекст неузгоджений і джерела ненадійні. Через багатоджерельну перехресну перевірку, надійні шляхи даних та відстеження. Зменшення ілюзій і упереджень ШІ.

Sentient більше схожий на відкритий протокол: відкритий доступ та розрахунок доходів для моделей, агентів, постачальників даних та розробників додатків. OML підкреслює можливість відстеження, комбінування та виставлення рахунків.

Наразі обслужено близько 2 мільйонів користувачів, вже запущені продукти включають генерацію фінансових звітів, дослідницький асистент, персоналізовані новинні бюлетені тощо. На відміну від окремих додатків, цінність мережевих продуктів полягає в покращенні методом складних відсотків: кожен новий агент або джерело даних, яке підключається, підвищує розуміння всієї мережі.

Закриті моделі мають переваги в однопунктових можливостях та прив'язці до екосистеми, але їх комбінаційність та перевіряність недостатні. Відкриті моделі мають фрагментовану екосистему, але швидкість інновацій висока.

Особисте розуміння @SentientAGI полягає в тому, що вони намагаються створити "оркестровуваний - платний - перевіряємий" проміжний рівень між "відкритими моделями" та "закритими моделями".