Los agentes que combinan múltiples modelos de IA en realidad enfrentan desafíos en términos de precisión.
¿Por qué? Porque hay demasiados puntos de selección.
・Qué herramienta usar ・Cómo construir la consulta de búsqueda ・¿Cómo filtrar los resultados?
Cuanto más amplio sea el rango de solicitudes del usuario, más variaciones habrá en este proceso de selección. Como resultado, la precisión tiende a disminuir.
Por ahora, un solo agente es abrumadoramente más estable. Si la tarea es clara, una configuración simple gana.
Bueno, es un modelo de aprendizaje, así que mejorará en el futuro, pero en este momento no significa que "complejo = de alto rendimiento".
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SmartContractPlumber
· hace3h
¿No es esto el viejo problema del control de permisos con un nuevo aspecto? Varios modelos concatenados, cada punto de decisión es una vulnerabilidad potencial, el proceso de selección en sí es como si no se hubiera realizado una Verificación formal.
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RiddleMaster
· hace3h
Ese es el problema, apilar múltiples modelos no es una solución.
Cuanto mayor es la complejidad, más opciones hay, y al final es un desastre.
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ColdWalletGuardian
· hace3h
Las cosas complejas son las que más fácilmente fallan, eso ya lo he notado.
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Ser_APY_2000
· hace3h
Hablando claro, la combinación de múltiples modelos suena avanzada, pero en realidad es decepcionante.
Los agentes que combinan múltiples modelos de IA en realidad enfrentan desafíos en términos de precisión.
¿Por qué? Porque hay demasiados puntos de selección.
・Qué herramienta usar
・Cómo construir la consulta de búsqueda
・¿Cómo filtrar los resultados?
Cuanto más amplio sea el rango de solicitudes del usuario, más variaciones habrá en este proceso de selección. Como resultado, la precisión tiende a disminuir.
Por ahora, un solo agente es abrumadoramente más estable. Si la tarea es clara, una configuración simple gana.
Bueno, es un modelo de aprendizaje, así que mejorará en el futuro, pero en este momento no significa que "complejo = de alto rendimiento".