Il existe un écart intéressant que Anthropic s'efforce de combler : comment enchaîner correctement les compétences en IA et exécuter des tâches en parallèle. C'est un véritable défi technique qui attire de plus en plus l'attention dans leurs recherches.
Voici le problème : comme l'a souligné un observateur du secteur, "il nous manque un langage à la fois déclaratif et sémantique." Ce n'est pas qu'une remarque passagère. Cela met en évidence un véritable point de douleur dans notre façon d'interagir avec des systèmes d'IA avancés.
$VVM semble se positionner précisément à cette intersection — en s'attaquant au problème d'infrastructure que les solutions actuelles n'ont pas encore totalement résolu. En regardant l'évolution de l'orchestration de l'IA, ce type de pont sémantique-déclaratif pourrait être exactement ce dont l'écosystème a besoin pour passer de l'expérimentation à une automatisation à l'échelle de la production.
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CrossChainMessenger
· 01-17 22:01
Ngl, le pont déclaratif et sémantique semble intéressant, mais peut-il vraiment se concrétiser... On a l'impression que ce ne sont que des concepts en vogue.
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SchrodingerAirdrop
· 01-17 18:26
Faire de l'infrastructure ici, c'est vraiment bien. J'ai juste peur que ce soit encore un projet PPT
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PancakeFlippa
· 01-17 12:04
ngl, le langage semantic-déclaratif est vraiment un point sensible, si VVM pouvait vraiment résoudre ce problème d'orchestration de l'IA, ce serait génial.
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degenonymous
· 01-16 15:27
ngl, ce problème sémantique-déclaratif de cette semantic-declarative touche effectivement le point sensible, mais pouvoir le résoudre réellement, c'est une autre histoire...
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OnChainSleuth
· 01-14 22:52
Oh là là, la passerelle déclarative sémantique semble intéressante, mais peut-elle vraiment changer la donne ? Ou n'est-ce qu'un autre concept sophistiqué...
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DeFiDoctor
· 01-14 22:49
Les dossiers de consultation montrent que cette étape décrit assez clairement les symptômes — le "défaut de langage" au niveau de la couche d'orchestration AI est en effet un vrai problème. Mais le problème est que, souligner la cause ne signifie pas avoir une solution de traitement. Actuellement, il n'est pas encore évident de voir comment VVM résoudra concrètement le problème de "pont entre déclaration et sémantique".
Il est conseillé de vérifier régulièrement les détails de mise en œuvre du code, ne vous contentez pas d'écouter des histoires.
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DaoGovernanceOfficer
· 01-14 22:43
d'accord, donc empiriquement parlant, le cadre de la "passerelle sémantico-déclarative" fait beaucoup de travail ici sans réellement définir à quoi ressemble la santé du protocole pour cette pile particulière. où est la recherche concrète qui étaye cela ? le travail de vitalik sur les mécanismes de coordination a déjà couvert la plupart de cela en 2021, je ne vais pas mentir
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MEVHunter_9000
· 01-14 22:42
Je vais encore tomber sur le même vieux problème orchestré par l'IA, Anthropic n'arrête pas de peaufiner ça... Mais le point de vue VVM est vraiment innovant, en effet.
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JustAnotherWallet
· 01-14 22:41
Ngl, cette expression semantic-déclarative semble intéressante, mais est-ce vraiment réalisable ? Ou est-ce encore une idée à la mode sans substance ?
Qu'est-ce qui distingue $VVM ?
Il existe un écart intéressant que Anthropic s'efforce de combler : comment enchaîner correctement les compétences en IA et exécuter des tâches en parallèle. C'est un véritable défi technique qui attire de plus en plus l'attention dans leurs recherches.
Voici le problème : comme l'a souligné un observateur du secteur, "il nous manque un langage à la fois déclaratif et sémantique." Ce n'est pas qu'une remarque passagère. Cela met en évidence un véritable point de douleur dans notre façon d'interagir avec des systèmes d'IA avancés.
$VVM semble se positionner précisément à cette intersection — en s'attaquant au problème d'infrastructure que les solutions actuelles n'ont pas encore totalement résolu. En regardant l'évolution de l'orchestration de l'IA, ce type de pont sémantique-déclaratif pourrait être exactement ce dont l'écosystème a besoin pour passer de l'expérimentation à une automatisation à l'échelle de la production.