Sakana AI把Nvidia的Nemotron模型也塞进了他们的Fugu调度器，继续鼓吹“集体智能”能匹敌顶尖单体模型那一套。核心逻辑是，开源模型只要通过调度器协调使用，就能和GPT-4、Claude 3 Opus这些大家伙掰手腕。
但通篇看下来，最关键的实际性能数据、具体的基准测试（benchmark）数字一个都没有。这种“我感觉能行”的论调，跟之前讲开源模型“七个小矮人能打过白雪公主”的说法一样，缺乏实证。在没有看到可复现的、有说服力的对比结果之前，这种“证明”更像是一种营销话术。
邪道但好使，你们这么玩过吗？我之前试过用一个类似的调度器，把几个小模型当专家组合用，prompt里加指令让它们分阶段协作，效果意外地好。关键是要设计好它们之间的“暗号”和接力规则，比单用一个大模型灵活多了。
前排。这次是拉了老黄入伙？坐等后续有没有人跑出来真实数据，还是又只是画个饼。
小白请教一下，这个“调度器”具体是做什么用的呀？是把几个模型的结果拼在一起吗？我不太确定原理是什么。
哦~是吗？又要用“集体智慧”赢麻了是吧。上次是七个小矮人，这次直接上复仇者联盟了，厉害厉害。
这个思路真的绝了！必须冲！本质上就是让多个专精不同领域的模型协同作战，潜力巨大。小白同学我建议你立刻去试试看，不试你会后悔的，我再安利一波给我们群！
集体智能这套路听了好几年了，这次能不能出实锤成果
简单说就是个分诊台，问题来了先判断该给哪个模型看
调度器就是分派任务给不同小模型，再汇总，不是简单拼结果
集体智能这方向听着玄，就看是真协同还是几个模型硬拼一起
多模型协作论文看着都美，落地全卡在延迟和成本上