Bigger Is Always Better in AI? Coral Protocol Challenges That Idea Head-On なぜ我々は依然として人工知能の分野でより大きなモデルを追い求めているのだろうか? それが問題だ。 GAIA Benchmarkを使用したパフォーマンステストで、CoralのシステムはマイクロソフトがサポートするMagnetic-UIを34%上回った。 コラル・プロトコル その結果、AI開発の長年にわたる規範に挑戦する:より良い結果を生み出すためにより多くのパラメータを追加する Coralのアプローチは、サイズではなく、より小さな専門エージェント間の機能、連携、協力に焦点を当てています。 GAIAベンチマークとは何であり、なぜ重要なのでしょうか? THE AIは、人工知能の最も厳格なテストの1つであり、人工知能のモデルを、熟練した人間の努力を必要とする複雑な現実世界の問題を解決する能力に基づいて評価しています。 例えば: GAIA Benchmark 450 non-trivial tasks 
 
 
 
 
 
 研究と合成 データ分析 計画と問題解決 答え世代 視覚・ビデオ解釈 記憶された知識や論理パズルをテストするMMLUやGSM8Kのようなベンチマークとは異なり、GAIAは一般的な目的のAI援助をシミュレートするように設計されています。 Coral がミニモデルの GAIA グラフのトップにランクインしたとき、それは考え方の代替的な学校を検証しました. 単一の大きなモデルを構築する代わりに、 Coral は複数の小さなエージェントを調整されたシステムに積み重ね、より少ないものとより多くを達成しました。 Coral Protocolとは? Coral Protocolは、小規模で専門的なAIエージェント間のインテリジェントなコラボレーションを可能にするオープンソースのインフラストラクチャです。単一の大規模なモデルをスケールする代わりに、Coralは複数の小規模なモデルにインテリジェンスを配布します。 It is designed to support what it calls the 開発者は、Coralの分散型アーキテクチャを使用してリアルタイムで一緒に作業するAIエージェントを展開することができます。 Internet of Agents Inside Coral's Agentic System: How It Actually Works コラルの内部のエージェントシステム: それが実際にどのように機能するか コーラルシステムの中心は、その オープンなオープンなプロトコルを活用して、モノリチックなLLMでインテリジェンスを集中化するのではなく、Coralのセットアップはコラルメッシュに似ています。 . multi-agent framework Coral’s MCP (Multi-agent Communication Protocol) この設計により、Coral はエージェント間で集中的なインテリジェンスを課題ごとに展開できます。エージェントは並行して動作し、個々のモデルでより多くのパラメータを必要とせずにスピードと専門化を向上させます。 アーキテクチャは既存のフレームワークからインスピレーションを得ている。 しかし、Coralは連携を分散化し、コア機能として相互運用性を統合することによって、このアイデアをさらに推し進めています。 CAMEL’s OWL 
 
 「それは、水平スケーリングが可能なだけでなく、実用的なものであることを証明している」とCalal ProtocolのCTOであるCaelum Forder氏は述べた。 「それは、水平スケーリングが可能であるだけでなく、実践的であることを証明している」と述べた。 Coral ProtocolのCTO「Agents of the Internet is now a working reality」 Caelum Forder なぜこれがAIの未来にとって重要なのか(そしてNVIDIAの小型モデルへの賭け) Coralの勝利は、ベンチマークリーダーボードを揺るがすだけでなく、より広範な業界転換を強化します。 最近のNVIDIAのホワイトペーパーでは、大規模なモデルは減少する収益を獲得しており、前進の道は、より小さく、より速く、より専門的なモデルのオーケストラ化にあると主張しています。 NVIDIA’s thesis that small models are the future コーラルのGAIAベンチマークの結果は、その理論の背後にある実用的な重みを示しています。コーラルチームはパフォーマンスを最適化しただけでなく、 システムがよく設計されている場合、企業がサポートするAIインフラストラクチャを上回ることができます。 open mini-models Coralのアプローチでは、高度に機能するAIアプリケーションを構築するために、最新の70B+パラメータモデルや10億ドルのGPUは必要ありません。 マイクロソフト、Magnetic-UI、およびAgenticインフラストラクチャを構築するレース 以前は、Microsoftがサポートするシステムで、大規模なモデルを通じて高度なユーザーAI相互作用を示すために構築された主要なフレームワークの1つでした。 Magnetic-UI Coralの34%のパフォーマンス優位性は、そのアプローチの持続可能性と効率性について疑問を引き起こします。 Coralの開発者は、プロトコルを「エージェントのインターネット」のオープンインフラストラクチャとして位置づけています。影響は深刻です:AIシステムは、デベロッパー主導の分散化、軽量化され、コストを削減し、ビッグテックの壁の庭を越えてアクセスを拡大することができます。 なぜこれはAIスケーリングの議論における決定的な瞬間なのか Coral Protocolの結果は、テストでマイクロソフトを倒すことだけではありません。 何年もの間、主導的なアイデアは、モデルが大きければ大きくなるほど、結果が良くなるというものであり、その信念は、入力のための高い障壁を作り出し、AIのパワーをいくつかの集中的なプレイヤーに統合しました。 shifting the scaling narrative この GAIA ベンチマークの結果は、NVIDIA の研究と Coral のようなオープンな連携プロトコルの出現と組み合わせて、未来を示しています。 . AI scales by distribution, not just volume もしオープンソースの開発者がCoralのプロトコルに接続し、専門のエージェントを駆使し、業界最大の名前を上回ることができれば、我々はAIの進化の新たな段階に入っている。 鍵はインテリジェントエージェント間の相互運用性とコミュニケーションで、より大きな脳だけでなく、よりスマートなシステムです。 開発者は今日、コラル・プロトコルをどのように利用できるか。 \ もしあなたがエージェント開発者なら、あなたはできます」 あなたのエージェントは、Coralのインフラストラクチャを使用しています. This means plugging into their open protocol for: Coralise 
 
 
 
 
 
 
 Multi-agent orchestration 
 
 Secure communication using MCP 
 
 Decentralized trust and payments 
 
 Graph-based architecture for agent discovery and routing アプリケーションを構築している場合、コラルのインフラストラクチャを使用して、高価なLLMに頼ることなく軽量で分散型AIシステムを実行できます。 文書化: https://docs.coralprotocol.org/CoralDoc/Introduction/WhatisCoralProtocol 最終思考 エージェント AI システムは急速に進化しており、GAIA での Coral の勝利は、来るべきことについての早期のシグナルである。 . AI infrastructure will soon prioritize interconnectivity and orchestration over raw size Coralのアーキテクチャは、AIへのアクセスを分散化し、独立した開発者に権限を与え、最終的に安全なAGIのインフラストラクチャを形成するための青板として役立つ可能性があります。 ストーリーを気に入ってシェアすることを忘れないでください! 
 
 この著者は、当社のビジネスブログプログラムを通じて出版する独立した貢献者です HackerNoonは、品質のためのレポートをレビューしましたが、ここに記載されている主張は著者に属します。 この著者は、当社のビジネスブログプログラムを通じて出版する独立した貢献者です HackerNoonは、品質のためのレポートをレビューしましたが、ここに記載されている主張は著者に属します。 ビジネスブログプログラム ビジネスブログプログラム

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How Coral Protocol Proved Small Models Can Outperform Big TechのAIシステム

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