尊敬的各位同仁，各位对人工智能充满热情的开发者们，大家下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个令人兴奋且极具潜力的前沿领域：跨模型集体智能（Cross-Model Collective Intelligence）。我们正身处一个大模型百花齐放的时代，GPT-4以其卓越的规划和推理能力震撼业界，而Claude则以其超长的上下文窗口和对细节的精妙处理能力赢得赞誉。然而，我们是否曾思考过，如果能将这些模型的独特优势高效地融合与编排，我们是否能构建出超越单一模型能力的智能系统？答案是肯定的，这正是我们今天讲座的核心——如何通过智能编排，将GPT-4的宏观规划能力与Claude的微观细节处理能力完美结合，从而实现一个更强大、更鲁棒的AI应用范式。 1. 跨模型集体智能的愿景与必要性 在当前的大模型生态中，我们看到各种模型在特定任务上表现出色。GPT-4在复杂问题分解、策略制定、多步骤推理等方面展现出无与伦比的“大脑”功能；而Claude则在处理大量文本、遵循严格格式、生成精细化内容、以及进行上下文敏感的修正方面表现出卓越的“巧手”能力。 然而，单一模型往往存在局限性： GPT-4：虽然擅长规划 …
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