며칠 내에, 우리는 매트의 분열과 재결합을 목격했습니다. 이 사건의 핵심은 트럼프 법안의 전기차 보조금 취소이며, 이후 머스크는 투표 후 "미국당" 결성을 선언하며 80%의 침묵하는 중도층을 대표하겠다고 주장했습니다. 민주당에 대한 희망은 인간의 집단 지성에 대한 영원한 추구를 반영합니다: 집단 의사결정을 통해 사회 통치와 문제 해결을 최적화하는 것입니다. 사람들은 정치에 집단 지성을 도입하여 정당을 만들었고, 기술에 집단 지성을 도입하여 인터넷을 만들었습니다. 집단 지성은 사회를 계속해서 발전시켰으며, 역사는 반복되지 않지만 운율을 만듭니다. 현재 급속도로 발전하는 AI 역시 집단 지성이 필요합니다. 최근 컬럼비아 대학 디지털 뉴스 연구 센터의 조사에 따르면: 8개의 주요 AI 검색의 오류율이 60%에 달하여, 단일 모델의 강화 추구 과정에서 시스템적 환각 리스크가 방치되었음을 보여줍니다. 현재의 주요 모순은 개별 AI의 삼중 딜레마입니다: 1. 지식의 맹점으로, 최고의 전문 모델도 훈련 세트 외부에서는 편향된 학생입니다. 2. 오류 추적이 적시에 이루어지지 않으며, 블랙박스 메커니즘으로 인해 수정은 항상 재앙 발생 이후에 이루어집니다. 3. 인센티브 시스템의 부조화로, 개발자의 상업적 이익과 진실 추구 사이에 본질적 충돌이 존재합니다. 업계가 해결책을 고심할 때, 3,500만 달러를 투자받고 테스트넷에서 6.92억 번의 추론을 완료한 AI 인프라 프로젝트가 5년간의 연구 끝에 모델 조정 네트워크(MCN)를 통해 지능 생산 논리를 재구성했습니다. 사우디 텔레콤, 알리바바, 아사히 TV, 프랑스 전력의 및 아마존 는 이미 협력 관계를 맺었습니다. 인간 집단 지성의 딜레마는 본질적으로 조정 메커니즘의 부재이며, 진실의 앵커 포인트도, 교정을 위한 경제도 없습니다. 는 4가지 네트워크 참여자를 통해 인간-기계 혼합 집단 지성 프레임워크를 구축했습니다: 작업자, 평판자, 검증자, 소비자. 작업자는 28만 개의 전문화된 모델을 포함하며, 각 분야의 아카데미 회원과 같이 온체인 게임 메커니즘 하에 예측 분석, 정서 포착, 생성 추론 등 55개 전문 주제에 대해 이성적 협력을 펼칩니다. 평판자는 영웅이 영웅을 검증하고, 좋은 사람이 좋은 사람을 검증하는 방식으로, AI의 상호 감독을 통해 비전문 모델의 허구적 이야기 생성을 효과적으로 방지합니다. 따라서 이는 단순한 모델 적층이 아니라, 예측 시장 게임 메커니즘을 AI 협업에 주입하여 28만 모델을 진실 추구를 위한 지속적인 경쟁으로 모으고, 가장 적합한 모델이 제시한 답변을 선택하여 단일 모델을 뛰어넘는 슈퍼 의사결정을 최종 출력합니다. (이하 생략)

내일 이걸 꼭 할게요

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@미라터미널

알로라가 가져올 데파이 생태계를 기대합니다