AIの中の本当のモート（推論の核）は、オーケストレーション（統合運用）にある。

モデルは進化し続けるため、1つの恒久的なモデルを中心にアプリケーションを組むと、すぐに陳腐化してしまいます。

より良い方法は、役割（ロール）を中心に構築することです。

1つのモデルがリサーチを担当します。

別のモデルが大量のコンテキストを処理します。

別のモデルが画像を分析します。

別のモデルが推論に異議を唱えます。

別のモデルが、より低コストで軽量なタスクを扱います。

AINFTは、専門化された認知が連携して機能するという、このより広いビジョンに適合します。

重要なのは、モデルの周りに評価、根拠（エビデンス）、予算、そして明確なエスカレーション（引き上げ）ルールを備えることです。

「どのモデルが最強か」を聞かないでください。

「この特定のタスクにおいて最適なのはどのモデルか」を聞いてください。

その切り替えによって、AIモデルの集合を、観察し、推論し、行動し、学習する統治されたシステムへと変えられます。

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