Izinkan saya berbicara tentang pemikiran saya tentang Yaping kedua 1. Fokus pada satu proyek - Saya pikir otak manusia memiliki batasnya. Penelitian mendalam tentang banyak proyek sangat sulit, bahkan jika itu adalah karier. Oleh karena itu, saya pikir lebih menguntungkan untuk fokus pada satu proyek dan benar-benar meningkatkan pemahaman Anda sampai akhir. 2. Yaping adalah maraton - Saya rasa tidak baik untuk membalikkan dan memposting lebih dari 10 posting sehari. Materi artikel juga merupakan materi, tetapi saya pikir menulis artikel tiruan yang tidak berarti itu sendiri menghambat perkembangan saya sendiri. Sekitar 1-2 buah sehari sudah cukup, tetapi saya pikir konsistensi adalah yang paling penting. 3. Menulis adalah Membunuh dan Komentar adalah CS - Jika Anda seorang roller, Anda akan mengerti, tetapi jika Anda ingin membawa, pembunuhan mungkin lebih penting pada awalnya, tetapi setelah Anda melewati level tertentu, juga sangat penting untuk makan CS dengan baik dan tumbuh dengan baik. Saya pikir lebih baik mengurangi jumlah postingan, meningkatkan ketulusan, dan membuat komentar lebih keras ha. --- Ini adalah tiga hal yang saya sadari saat yaping, dan saya pikir saya hanya akan melakukan yaping @SentientAGI di masa depan. Mau tidak mau jika ada yang lain yang mendapatkan jackpot, tetapi di antara proyek blockchain, Seed Round ($85 juta), investor terkemuka (Pantera, Founders Fund, dll.), tren AI panas, dan produk bagus (Sentient Chat). Tanpa lelah sampai akhir, hingga 10 besar Sentient Yapper. gSenti.

Halo, ini Sentient Top gainer Kochuyo. @SentientAGI gSenti.

Hari ini, saya meminta Sena untuk melakukan riset untuk saya Ada lima produk perwakilan di Sentient GRID. - Obrolan Sadar - ODS (Buka Pencarian Mendalam) - ROMA -Sidik jari -Dobby Untuk meninjau secara singkat, titik masuk bagi pengguna untuk mengakses jaringan GRID adalah Chat, dan ada ODS dengan dua versi: ReAct dan CodeAct, yang terdiri dari ROMA, Search Tool, dan Reasoning Agent, yang mengimplementasikan beberapa agen berperforma tinggi sambil mereferensikan nilai secara rekursif menggunakan struktur pohon. Dengan cara ini, dalam jaringan intelijen terbesar dengan 110+ mitra seperti agen, model AI, dan sumber data, saya pikir produk Dobby berperan dalam penyesuaian. Dobby adalah model sumber terbuka yang dibangun dengan umpan balik dari 2 juta + anggota komunitas, termasuk nada, loyalitas, dan keyakinan, untuk memprioritaskan nilai-nilai seperti manusia. Saya pikir jika saya menempatkan ini dalam istilah yang sulit, saya bisa mengatakan Loyal AI :) Setiap kali saya terus menulis artikel yaping, saya merasa pemahaman saya meningkat satu per satu. Tampaknya hampir @SentientAGI 60% mengerti sekarang ha ha gSenti.