在集中式人工智能中,模型 "就像一個東西": 一個靜態工件坐落在應用程式接口後面。



你問它問題,它吐出一個答案。

但所有的復雜性都隱藏在一個密封的黑盒子裏。

在DeAI中,看似“一個模型”的其實是一個動態網路——數百或數千個獨立節點並行執行微任務:

- 一個節點生成
- 另一個驗證
- 其他過濾器
- 另一路徑輸出

DeAI由開放部分、可審計的記錄和模塊化升級組成——而不是單一的整體。

你不是租用一個大腦,而是協調一個網路。
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