Zoom 的聯邦式架構通過整合多個基礎模型，使 AI 從輔助工具轉變為能夠獨立解決問題的代理人。這種架構讓 AI 能夠自主調用工具，例如使用網路搜尋來查找知識，或編寫並執行程式進行精確運算，從而獨立承接並解決問題。這表示 AI 不再僅僅是協助人類執行任務的工具，而是能夠像代理人一樣，獨立處理複雜問題。
Zoom 的聯邦式架構透過智慧化的任務編排與調度，讓不同的 AI 代理人互相協作，從而超越單一模型的表現。例如，在「人類最後的測驗」(HLE) 中，Zoom 的架構整合了 OpenAI、Anthropic 和 Google 等多個合作夥伴的基礎模型，展現出優異的成績。這種架構的優勢在於能夠充分利用不同模型的優勢，並透過協作來解決複雜問題。
Zoom 的聯邦式架構為台灣提供了一個重要的啟示：即使台灣不一定能自行開發大規模的基礎模型，仍可透過聰明的調度策略，深入理解如何極大化各種模型的優勢，並結合在特定垂直領域的專業知識，來優化 AI 模型的表現。然而，AI 的快速發展也對人類社會構成了挑戰，例如可能導致失業和貧富差距擴大。因此，如何善用 AI 來極大化全人類的福祉，同時有效控管其負面影響，是我們必須共同思考的問題。
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