EigenAI 完整功能推出，EigenCloud 能否通过端到端推理方案突破大模型执行结果的不确定性？ 在大语言模型从简单的聊天机器人转向能够独立决策的智能代理过程中，一个无法绕过的技术瓶颈正在制约 AI 的大规模落地：AI 生成内容具有极强的非确定性。在相同的提示词输入下，AI 模型无法获得完全一致的产出。这种特性导致大模型当前无法规模化的参与到具有经济影响的决策过程中。 举个简单的例子，在 AI 购物场景中，智能代理会试图理解用户的意图购买商品，当购买完成后如果用户收到了与预期不一致的产品时需要与商家解决售后问题。这时需要首先判断智能代理发出了什么样的购买指令，如果输出具有非确定性，智能代理很有可能在纠纷裁决过程中给出与初始购买意图不同的选择，这会给用户带来经济损失。 为解决这个问题，EigenCloud 于近期推出了 EigenAI 平台，通过构建从底层硬件到共识协议的完整技术栈，Eigencloud 可以在相对安全隐私的条件下向用户提供可验证可复现的 AI 推理服务，同时也为 AI 智能代理在更多严肃领域中落地打下了基础。 EigenAI 为了能够更好的控制模型的产出，提出了端到端的确定性推理策略（Deterministic Inference），对大语言模型推理栈的每一层都进行了严格控制和定制优化，将原来概率性的推理转化为精确的确定性函数： ✜ 试读部分已结束，剩余隐藏硬核内容在这里👇 research.web3caff.com/archives...…