-@fortytwo通过Swarm推断实现了小型模型的去中心化网络 -网络在各种基准测试中取得了高性能 -网络由相互独立的节点组成，这些节点产生答案，判断成对答案，并合并最强内容 -成对型判断是可靠性的关键 -用于稳定排名的Bradley Terry式模型 -超越主要实验室的顶级前沿模型 最后总结：@fortytwo使用Swarm推断开发了一个小型模型的去中心化网络，其性能优于主要实验室的顶级模型。网络的相互独立的节点产生答案，判断成对的答案，并合并最强的内容。成对型判断对可靠性至关重要，而布拉德利-特里式模型用于稳定排名。 在Rohan Paul的最近一条推文中，他提到了一个引人入胜的概念——群体推理(Swarm Inference)。这种由@fortytwo执行的方法，展示了一个由小型模型组成的分散网络，这些模型协同工作，取得了令人印象深刻的结果。值得注意的是，该网络在各种基准测试中表现出高性能，包括在GPQA Diamond上的85.9%的优异成绩，以及在AIME 2024上的完美100%的成绩。这个成就的重要性不仅在于高分，还在于网络对噪声的增强抵抗力，这暗示了AI系统鲁棒性的可能飞跃。对于那些对AI和分散模型网络的最新进展感兴趣的人来说，这个内容绝对值得探索。