@SentientAGIによるROMA 再帰的オープンメタエージェントが推進する推論と検索におけるSOTA
シール-0 45.6%
フレーム数 81.7%
シンプルQA 93.9%
なぜそれが重要なのか
ステージトレースされた再帰は、複雑なタスクを扱いやすく、透明にし、デバッグ可能にします。独立したサブタスクは、任意のノードで人間が介在する形で並行して実行されます。
どのように機能するか
アトマイザー ⟶ 複雑さを検出する
プランナー ⟶ 目標を分割する
実行者 ⟶ ツール/エージェント
アグリゲーター ⟶ シンセ + アンサー
GRIDにおけるユーティリティ
@useTriaを使用することで、エージェントの意図がチェーン間およびカードレールを越えてリアルワールドの決済に達します。DobbyのLoyal AIトレーニングと組み合わせることで、脱獄やプロンプトインジェクションに抵抗する持続的な価値をエンコードします。
取る
メタエージェントは分解、調整、推論を公開することで、企業のワークフローとガバナンスに備えています。@eigenlayer x Judge Dobbyは、主観的な争いに対する裁定の基準となるのでしょうか。
あなたの選択を教えてください: ROMAの論理、Loyal AI、または次の波の#AGIアプリを解放する決済レールのいずれですか?あなたの選択とその理由を返信して
原文表示シール-0 45.6%
フレーム数 81.7%
シンプルQA 93.9%
なぜそれが重要なのか
ステージトレースされた再帰は、複雑なタスクを扱いやすく、透明にし、デバッグ可能にします。独立したサブタスクは、任意のノードで人間が介在する形で並行して実行されます。
どのように機能するか
アトマイザー ⟶ 複雑さを検出する
プランナー ⟶ 目標を分割する
実行者 ⟶ ツール/エージェント
アグリゲーター ⟶ シンセ + アンサー
GRIDにおけるユーティリティ
@useTriaを使用することで、エージェントの意図がチェーン間およびカードレールを越えてリアルワールドの決済に達します。DobbyのLoyal AIトレーニングと組み合わせることで、脱獄やプロンプトインジェクションに抵抗する持続的な価値をエンコードします。
取る
メタエージェントは分解、調整、推論を公開することで、企業のワークフローとガバナンスに備えています。@eigenlayer x Judge Dobbyは、主観的な争いに対する裁定の基準となるのでしょうか。
あなたの選択を教えてください: ROMAの論理、Loyal AI、または次の波の#AGIアプリを解放する決済レールのいずれですか?あなたの選択とその理由を返信して