فَوْقَ كُلِّ نَمُوذَج، تَحْتَ كُلِّ عَامِل
يُعدّ تموضع B.AI أمرًا مثيرًا للاهتمام لأنه يركّز على الطبقة الكائنة بين النماذج والعُملاء (Agents).
بدلًا من المنافسة فقط على مستوى النموذج، تهدف B.AI إلى توحيد توجيه النماذج والقياس (metering) والفوترة (billing) في بيئة واحدة.
تزداد قيمة هذه البنية التحتية مع توقف تطبيقات الذكاء الاصطناعي عن الاعتماد على نموذج واحد. قد يحتاج العامل (Agent) إلى نموذج للبرمجة، وآخر لاستدلال طويل السياق، وثالثًا للمعالجة متعددة الوسائط.
يمكن للطبقة الموحدة أن تجعل هذه الانتقالات أسهل، مع منح المستخدمين رؤية أكبر لكيفية استهلاك الذكاء وما تكلفته.
قد يبدو مستقبل مكدس الذكاء الاصطناعي، بالتالي، أقل شبيهًا بنموذج واحد يخدم تطبيقًا واحدًا، وأكثر شبَهًا بشبكة منسّقة من النماذج تُشغّل سير عملًا ذاتيًا.
@Justin Sun孙宇晨 #TRONEcoStar @BAI_AGI
يُعدّ تموضع B.AI أمرًا مثيرًا للاهتمام لأنه يركّز على الطبقة الكائنة بين النماذج والعُملاء (Agents).
بدلًا من المنافسة فقط على مستوى النموذج، تهدف B.AI إلى توحيد توجيه النماذج والقياس (metering) والفوترة (billing) في بيئة واحدة.
تزداد قيمة هذه البنية التحتية مع توقف تطبيقات الذكاء الاصطناعي عن الاعتماد على نموذج واحد. قد يحتاج العامل (Agent) إلى نموذج للبرمجة، وآخر لاستدلال طويل السياق، وثالثًا للمعالجة متعددة الوسائط.
يمكن للطبقة الموحدة أن تجعل هذه الانتقالات أسهل، مع منح المستخدمين رؤية أكبر لكيفية استهلاك الذكاء وما تكلفته.
قد يبدو مستقبل مكدس الذكاء الاصطناعي، بالتالي، أقل شبيهًا بنموذج واحد يخدم تطبيقًا واحدًا، وأكثر شبَهًا بشبكة منسّقة من النماذج تُشغّل سير عملًا ذاتيًا.
@Justin Sun孙宇晨 #TRONEcoStar @BAI_AGI
