Нещодавно я відкрив цікавий підхід, який не був у моєму початковому плані при створенні багатоголосної системи для автоматизованого огляду літератури в різних галузях. Архітектура, яку я зараз досліджую, підтримує одночасну роботу дослідницьких агентів у паралельних потоках, що значно підвищує ефективність. Потім компонент оцінювача досліджень оцінює та ранжує ці джерела за допомогою стандартизованого скрипту оцінювання — це запобігає упередженості та забезпечує послідовність. Нарешті, агент синтезу консолідує всі оцінені результати у цілісні висновки. Архітектура паралельної обробки досить елегантна для обробки масштабних дослідницьких завдань у сферах Web3 і блокчейн, де обсяг інформації величезний.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
UncleLiquidation
· 01-06 17:26
Обробка паралельних потоків дійсно розумна, але у реальних сценаріях чи не стане стандартизований рейтинг новим джерелом упередженості? Хотів би почути, як ви з цим справляєтеся.
Переглянути оригіналвідповісти на0
blockBoy
· 01-06 04:01
Паралельна обробка цього підходу дійсно унікальна, але чи справді стандартизований скрипт оцінювання може запобігти упередженості? Мені б хотілося побачити реальні результати запуску.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentPhobia
· 01-05 17:54
Обробка паралельних потоків дійсно крута, вона набагато швидша порівняно з послідовною обробкою, а обсяг інформації у Web3 просто вибухає.
Переглянути оригіналвідповісти на0
VitalikFanboy42
· 01-05 17:42
Паралельна обробка цієї ігрової механіки дійсно виглядає гарно, але у сфері Web3 стільки інформаційного шуму, чи справді стандартний скрипт оцінки зможе витримати...
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainDetective
· 01-05 17:37
Паралельний потік — це справді круто, він дозволяє уникнути затоплення великої кількості інформації в сміттєвих аналітичних звітах, особливо в секторі Web3, який особливо популярний.
Нещодавно я відкрив цікавий підхід, який не був у моєму початковому плані при створенні багатоголосної системи для автоматизованого огляду літератури в різних галузях. Архітектура, яку я зараз досліджую, підтримує одночасну роботу дослідницьких агентів у паралельних потоках, що значно підвищує ефективність. Потім компонент оцінювача досліджень оцінює та ранжує ці джерела за допомогою стандартизованого скрипту оцінювання — це запобігає упередженості та забезпечує послідовність. Нарешті, агент синтезу консолідує всі оцінені результати у цілісні висновки. Архітектура паралельної обробки досить елегантна для обробки масштабних дослідницьких завдань у сферах Web3 і блокчейн, де обсяг інформації величезний.