Birden fazla AI modelinin bir araya getirildiği Agent, aslında doğruluk açısından sorunlar yaşıyor.
Neden mi? Çünkü çok fazla seçim noktası var.
・Hangi aracı kullanmalıyım? ・Arama sorgusunu nasıl oluşturacağınız ・Sonuçları nasıl daraltacağım
Kullanıcı taleplerinin kapsamı genişledikçe, bu seçim sürecinde sapmalar ortaya çıkar. Sonuç olarak, doğruluk kolaylıkla düşebilir.
Şu anda, tek bir Agent kesinlikle daha stabil. Görev netse, basit bir yapı kazanır.
Yani, öğrenme tabanlı bir model olduğu için gelecekte geliştirilecektir ama şu anda "karmaşık=yüksek performans" değil.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
15 Likes
Reward
15
4
Repost
Share
Comment
0/400
SmartContractPlumber
· 6h ago
Bu, yetki kontrolünün eski sorununun bir yüz değiştirmesi değil mi? Birden fazla modelin birleştirilmesi, her karar noktasının potansiyel bir açık olması, seçim süreci ise biçimsel doğrulama yapılmamış gibi.
View OriginalReply0
RiddleMaster
· 6h ago
Sorun burada yatıyor, birden fazla modelin bir araya getirilmesi kesinlikle bir çözüm değil.
Karmaşıklık arttıkça seçim noktası da artıyor, sonuçta bu bir felaket.
View OriginalReply0
ColdWalletGuardian
· 6h ago
Karmaşık şeyler aslında kolayca başarısız olur, bunu çoktan fark etmiştim.
View OriginalReply0
Ser_APY_2000
· 7h ago
Açıkçası, çoklu model kombinasyonu oldukça havalı geliyor, ama pratikte hayal kırıklığı yaratıyor.
Birden fazla AI modelinin bir araya getirildiği Agent, aslında doğruluk açısından sorunlar yaşıyor.
Neden mi? Çünkü çok fazla seçim noktası var.
・Hangi aracı kullanmalıyım?
・Arama sorgusunu nasıl oluşturacağınız
・Sonuçları nasıl daraltacağım
Kullanıcı taleplerinin kapsamı genişledikçe, bu seçim sürecinde sapmalar ortaya çıkar. Sonuç olarak, doğruluk kolaylıkla düşebilir.
Şu anda, tek bir Agent kesinlikle daha stabil. Görev netse, basit bir yapı kazanır.
Yani, öğrenme tabanlı bir model olduğu için gelecekte geliştirilecektir ama şu anda "karmaşık=yüksek performans" değil.