研究人員提出了一個集群組織的概念來擴展AI

研究人員發表了群體組織分析，使得測試時間計算（test-time compute）的效率從次線性轉變為超線性依賴。該方法涉及使用多個代理的協調來解決複雜的計算問題。

該方法的基礎是放棄單一模型，轉向分佈式系統。例如，OpenAI的實驗中，使用了10 000 個代理來解決納維-斯托克斯方程。使用此類架構可以達到單純增加計算能力的單一模型無法達到的結果。

效率的關鍵因素是協調，每個代理執行特定的子任務。這降低了處理上下文的開銷，並允許系統動態地重新分配資源，根據計算的複雜性。群體方法的應用展示了超越傳統模型擴展限制的潛力。

該概念改變了人工智慧系統設計的方法，從模型參數的大小轉移到代理之間的交互組織。這允許更有效地使用可用的硬件資源，提高解決問題的準確性，而無需重新訓練基礎模型。