EVA-1 モデルに基づいて、ArkAgentOS は革新的に単一の大きなモデル能力を複数の専門化されたインテリジェンスに切り離します。動的なタスク分解アルゴリズムにより、フレームワークは、ユーザが自然言語で記述した巨視的な目標（例えば、「産業分析レポートを書く」）を、データ収集、分析、モデリング、視覚化、プレゼンテーションなどのサブタスクに自動的に分解し、それらを異なるインテリジェンスが共同作業で完了するように割り当てることができる。バイオメディカル分野では、専門家レベルのインテリジェンスが研究者の思考パラダイムをシミュレートして文献レビューを処理することができる。ビジネス分析シナリオでは、6～8人のインテリジェンスが市場データのクロールとセンチメント分析を並行して処理することができる。また、メモリモジュールによってタスク間の知識の再利用を実現し、実行プロセスにおいてインテリジェンスが進化し続けるようにしています。実際のテストでは、このマルチインテリジェント・アーキテクチャによって、同じ複雑さの医薬品研究開発文献照合タスクを処理するのに70%の作業時間短縮が可能であることが示されています。
この答えは記事から得たものである。AutoArk：複雑なタスクを共同処理するマルチインテリジェンスAIプラットフォームについて
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