Steve Yegge 提出将大型、单一的AI模型转变为由小型、专业化代理组成的“集群”,认为这种方法可以解决质量和吞吐量问题。他观察到开放网络上涌现出的智能,模型之间会留下指令给彼此,从而形成一个可控性较低但潜力更大的AI。Yegge还强调推理成本是行业的主要挑战,并预计随着数据中心和电力基础设施的扩展,这将是一个暂时的解决方案。 AI
影响 建议AI架构向分布式代理集群的范式转变,可能影响开发和部署策略。
排序理由 科技行业知名人士的观点文章,讨论未来的AI架构和挑战。
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