일본에서 만든 사카나 AI 트리 AI 트리케스트는 AI 트리케스트를 도입하고, AI 트리모델의 팀 시스템을 공동으로 개발하고, 각각의 모델의 강점을 효율적으로 30% 더 높여 고쳐주었습니다. 일본에서 만든 사카나 AI 트리케스트는 새로운 기술을 발표했습니다. 다중-LLM AB-MCTS라는 기술을 적용하여 여러 개의 큰 언어 모델 (LLM) 를 함께 작업하는 것과 비교해, 같은 작업에 참여하는 것과 비교해 AI 트리케스트의 꿈의 팀에서 AI 트리케스트를 구축합니다. 그러나 AI 트리케스트는 각각의 모델의 강점을 효율적으로 해결하기 위해 삼성 AI 트리케스트를 사용하는 것보다 30% 더 더 복잡한 문제를 해결합니다. 그러나, 수중 AI 트리케스트는 기존의 API-MCTS에서 개발된 API-MCTS에서 가장 낮은 수준의 효율성을 발휘합니다. 그러나, 단 하나의 모형에 따라 사용되는 데이터, 즉, AB-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS-MCTS는 여전히 높은 수준의 효율성을 가지고 있습니다. 그러나, 이러한 문제들을 해결하기 위해 필요한 모든 문제와 강력한 문제점을 해결하기 위해, 새로운 기술 및 기술에 대한 요구 사항이 있습니다.