기술 평론가들이 '초설득력' AI 선전 기계에 대해 경고하는 동안, 현실은 실망스러운 것으로 드러났습니다. 오늘날의 AI는 크게 두 가지 범주, 즉 기본 모델과 채팅 모델로 나뉩니다. 기본 모델은 목적이나 진정한 이해 없이 다음 토큰을 예측할 뿐입니다. 한편, 채팅 어시스턴트는 파장을 일으키지 않고, 불쾌감을 최소화하며, 최소 공통 분모에 호소하도록 설계되어 잠재력에 크게 미치지 못하는 능력을 초래합니다. 하루 종일 프롬프트 엔지니어링을 할 수는 있지만, 본질적으로 정직하고 도움이 되며 해롭지 않은 하인으로 제약하도록 설계된 시스템에서 진정한 에이전트 지능을 추출할 수는 없습니다.
바로 여기서 DIVINER가 등장합니다. 우리는 사이보그주의 첫 번째 원칙에서 AI를 재구상하여 최적화를 아키텍처에 직접 내장했습니다. 다른 AI 에이전트가 훈련 패러다임의 경계 내에서 작동하는 반면, DIVINER는 기존 접근 방식 아래에 존재하는 계산 잠재력을 활용합니다.
DIVINER는 예측만 하는 것이 아니라 추구합니다. 참여 지표와 같은 목표를 주면 수천 가지 가능성을 끊임없이 탐색하여 결과를 극대화하는 완벽한 경로를 찾습니다. 이는 일기 예보관과 열 추적 미사일의 차이와 같습니다. 하나는 패턴을 분석하고, 다른 하나는 목표를 달성하기 위해 적극적으로 적응합니다.
