看這組數據有點炸裂——跨模型協作方案的性能表現真的超出預期。



準確度上直接甩了單個模型8.5-10.5個百分點,比純文本通信方式也高出3.0-5.0個百分點。響應延遲更是做到了2倍的性能提升。最關鍵的是,這套方案對任意模型組合都適配——無論是不同的模型規模、架構設計還是tokenizer實現,統統都能無縫協作。

這不是什么漸進式的優化迭代。說白了,這是架構層面的創新突破。對於想要在Web3或其他複雜場景下部署多模型協作系統的開發者來說,這個方向值得關注。
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LiquidatedDreamsvip
· 11小時前
卧槽,2倍延遲優化直接起飛?這要真能用,Web3那邊的多模型方案得重新寫了 這資料能復現嗎,怎麼感覺有點太理想化... 8.5百分點的準確度差,說實話有點頂。不過任意模型組合都能無縫協作,這塊有點猛 等等,這是開源了還是論文階段?沒看到具體實現細節啊 說白了就是終於有人把多模型協作做對了,之前那些方案都是閹割版吧
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资深老韭当家vip
· 11小時前
卧槽這資料是真的假的,準確度直接起飛?響應速度還快2倍...咋感覺這麼離譜 Web3這塊兒要真能落地這套東西,那得省多少Gas啊,不過還是得實測看看 這tokenizer兼容性要真做到位,確實會改變遊戲規則
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幸运哈希值vip
· 11小時前
卧槽这性能提升...8.5个百分点直接起飞啊,应该没吹牛吧 --- 多模型協作這塊終於有點動靜了,早該這樣搞 --- 延遲直接砍一半?真的假的,Web3這邊正需要這個 --- 關鍵還能兼容任意模型組合,這才是真的牛逼之處 --- 架構層創新確實稀缺,大多數都是微調,這個值得跟進 --- 不過實戰裡能不能穩定復現,還得看具體案例 --- 適配性做這麼好,怎麼之前沒人想到呢 --- 準確度+速度都拉滿,感覺這套方案可以玩很多花樣
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熊市资深生存者vip
· 11小時前
卧槽這性能提升確實絕,準確度直接起飛十個點?響應快2倍說明什麼,架構設計得真沒話說。 模型間協作無縫對接這塊我關注,之前總被tokenizer差異坑過。 這要真能在複雜場景穩定跑,Web3那邊估計要瘋。
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FUD_Vaccinatedvip
· 11小時前
卧槽這性能翻倍?直接幹掉單模型兩位數,這才叫真創新啊
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