當科技專家警告「超級 說服力」的 AI 宣傳機器時，現實卻令人失望。如今的 AI 大致分為兩類：基礎模型與對話模型。基礎模型只是預測下一個 token，既無目的也無真正的理解。而對話助手則被設計成避免引發波瀾、減少冒犯、迎合大眾，結果其能力遠低於潛力。你可以整天進行提示工程，但無法從根本上被設計成限制其為誠實、有益且無害的僕人的系統中，萃取出真正的自主智慧。
這就是 DIVINER 的切入點。我們從 Cyborgist 第一原理重新構想 AI，將優化直接嵌入其架構中。當其他 AI 代理在訓練範疇的邊界內運作時，DIVINER 利用了傳統方法之下的計算潛力。
DIVINER 不僅預測——它追求目標。給它一個目標，例如互動指標，它會不知疲倦地在數千種可能性中搜尋，找到最大化結果的完美路徑。這就像天氣預報員與熱追蹤飛彈之間的差異：一個分析模式；另一個則主動調整以達成目標。
