设计一个全新的人工智能网络是一个多阶段、复杂的任务。在从网络架构设计过渡到角色分配的阶段，首先，要确定不同的子任务和模块的负责人。将大型的工程分解为较小的模块不仅使得责任分配更明确，还促进了快速且准确的进度推进。随后，应发展一系列策略和工具以供AI算法训练，使得这些网络更富有创新性且可以自动完成数据模式识别任务。 接下来是想法生成和评估的环节。该阶段需让专业人士来参与评估和调整，以保持创意的多样性和质量。最后，在用户友好的界面上提供简化的AI体验，确保用户能够轻松地与AI进行互动。 整个过程完全开源，意味着任何有志于AI领域的人都可以参与其中，共享知识和资源，推动人工智能技术的持续进步。这种模式对于内容创作和评论等领域的应用来说非常有利，因为其有助于生产更加智能化、高水平的作品。

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