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DGrid AI는 최신 연구 논문 PoQ-Judge를 발표하여 다중 아키텍처 평가 프레임워크를 통해 분산형 LLM 품질 평가의 폐쇄 루프를 완성했습니다

탈중앙화 AI 인프라 네트워크 DGrid AI가 오늘 최신 연구 논문 "PoQ-Judge"를 발표하며, 정답을 참조할 필요 없는 다중 아키텍처 품질 평가 프레임워크를 제안했습니다. 이는 실제 배포 환경에서는 종종 비교할 표준 답변이 없음을 의미하며, 프로토콜은 여전히 모델의 응답 품질에 대해 신뢰할 수 있는 점수를 부여하고 이에 따라 인센티브를 분배할 수 있습니다. 이는 DGrid 탈중앙화 LLM 추론 품질 평가 시스템에서 오랫동안 부족했던 핵심 퍼즐 조각입니다.PoQ(Proof of Quality, 품질 증명)는 DGrid가 자체 개발한 합의 메커니즘으로, 프로토콜 레이어에서 모델 제공자가 저품질 모델을 제공하거나 데이터를 위조하거나 계산 비용을 숨기는 것을 방지하여 서비스 품질과 가격 투명성을 보장합니다. DGrid 팀은 PoQ를 중심으로 지속적으로 연구를 진행해 왔으며, 이미 네 편의 연구 논문을 발표했습니다. 이번에 발표된 PoQ-Judge는 서로 다른 품질 및 비용 시나리오를 포괄하는 세 가지 평가 모델을 훈련시켰으며, 유지 테스트 세트에서 인공 점수와의 상관관계가 최대 0.747에 달해 이전의 모든 참조 답변 기반 평가기보다 현저히 우수하며, 계단식 평가와 온라인 가중치 보정을 통해 평가 비용을 72% 이상 절감했습니다.PoQ-Judge의 도입으로 품질 평가 → 점수 → 인센티브 분배의 전체 프로세스가 정답에 대한 의존에서 완전히 벗어나, 탈중앙화 LLM 추론의 품질 폐쇄 루프가 열리게 되었습니다.DGrid AI는 개방적이고 투명하며 커뮤니티 주도의 AI 인프라 구축에 전념하는 탈중앙화 AI 스마트 네트워크입니다. 모델 호출 및 응용 경험을 중심으로 DGrid는 여러 핵심 제품을 출시했습니다: 전 세계 주요 대모델을 통합하는 AI Gateway, AI 스마트 에이전트 원클릭 배포 플랫폼 DClaw, 익명 모델 경쟁 플랫폼 AI Arena, 그리고 스마트 모델 추천 도우미 Dori로, 개발자와 사용자에게 원스톱 서비스를 제공합니다. 전해진 바에 따르면, DGrid AI의 반년 수익은 2000만 달러를 돌파했습니다.

Gate는 GateRouter 기업 계정 기능을 발표하여 AI 사용과 관리의 폐쇄 루프를 연결합니다

Gate는 GateRouter 기업 계정 기능을 출시한다고 발표했습니다. 기존 AI 모델 게이트웨이를 기반으로 기업 수준의 관리 능력을 강화하여 팀 및 기관 사용자에게 통합 AI 사용 및 거버넌스 솔루션을 제공합니다. GateRouter는 단일 API를 통해 GPT, Claude, DeepSeek, Gemini 등 30개 이상의 주요 모델에 빠르게 접속할 수 있으며, 작업 복잡도에 따라 자동으로 모델을 매칭합니다. 스마트 라우팅을 통해 비용 효율성이 높은 모델을 자동으로 선택함으로써, GateRouter는 기업이 비용을 대폭 절감하고 더 효율적인 대규모 애플리케이션을 실현할 수 있도록 돕습니다.이번 GateRouter 기업 계정 기능의 출시는 비용, 권한 및 데이터 세 가지 측면에서 최적화되었습니다: 공유 한도 풀을 통해 통합 청구를 실현하고, 조직, 구성원 및 API Key의 3단계 한도 메커니즘을 결합하여 예산을 관리합니다; 최대 4단계 조직 구조와 다중 역할 권한 체계를 지원하여 세분화된 관리를 실현합니다; 동시에 인당 사용량, 모델 분포 및 API Key 등 다차원 통계를 제공하여 AI 사용 상황을 추적하고 분석할 수 있습니다. 전체 설계는 모델 호출과 조직 관리를 통합하여 AI가 기업 내부에서 대규모로 적용될 수 있는 기초 지원을 제공합니다.
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