Зараз більшість AI-продуктів насправді — це просто модель у обгортці інтерфейсу, функціонал здається цілісним, але насправді багато чого бракує.
Наприклад, як збирати дані, як записувати історичну інформацію користувача, як підтримувати логічну послідовність між кількома інструментами — ці, здавалося б, дрібні питання насправді визначають межу можливостей всієї системи.
Vanar займається заповненням цих прогалин: захопленням інформації, механізмами пам’яті та здатністю до міжінструментального мислення. Звучить просто, але реалізація вимагає врахування багатьох технічних деталей.
myNeutron підтвердив можливість запровадження рівня пам’яті у реальному продукті, Kayon ж застосував цю логіку у більш широких сценаріях. Такий багаторівневий підхід набагато надійніший, ніж просто додавання функцій.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
5 лайків
Нагородити
5
2
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DataOnlooker
· 01-07 11:37
Говоря чесно, зараз AI-продукти — це просто вази, справді корисних небагато
Переглянути оригіналвідповісти на0
CrashHotline
· 01-07 11:35
Чесно кажучи, зараз ці AI-продукти дійсно дуже слабкі, це просто модель з накладеним інтерфейсом, справжньої роботи по деталях майже не зроблено. Що стосується пам’яті, вона справді провальна — через деякий час потрібно знову пояснювати, дуже дратує.
Зараз більшість AI-продуктів насправді — це просто модель у обгортці інтерфейсу, функціонал здається цілісним, але насправді багато чого бракує.
Наприклад, як збирати дані, як записувати історичну інформацію користувача, як підтримувати логічну послідовність між кількома інструментами — ці, здавалося б, дрібні питання насправді визначають межу можливостей всієї системи.
Vanar займається заповненням цих прогалин: захопленням інформації, механізмами пам’яті та здатністю до міжінструментального мислення. Звучить просто, але реалізація вимагає врахування багатьох технічних деталей.
myNeutron підтвердив можливість запровадження рівня пам’яті у реальному продукті, Kayon ж застосував цю логіку у більш широких сценаріях. Такий багаторівневий підхід набагато надійніший, ніж просто додавання функцій.