Üretken yapay zeka dünyası o kadar hızlı gelişiyor ki, birkaç günde bir startup’ların büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafından desteklenen yeni uygulamaları piyasaya sürdüğünü görüyoruz. Yapay zekadan para kazanmaya yönelik son girişim, Mindverse AILLM’leri kullanarak kendi dikey belleğine ve farklı becerilere sahip akıllı temsilciler oluşturmak için bir API arabirimi veya kurucusu Fangbo Tao’nun işletmeler için bir “topraklama katmanı” dediği şeyi inşa eden Singapurlu bir girişim.
Mindverse’in ChatGPT benzeri yapay zeka aracıları, Alibaba’nın ekosistemindeki açıklanmayan bir platform da dahil olmak üzere ilk kullanıcıları şimdiden güvence altına aldı; sanal asistana pilotluk yapan a16z destekli moda girişimi Cider; ve kullanıcıları sitesinde yönlendirmek için girişimin yapay zeka aracısından yararlanan bir web3 eğitim platformu olan Hooked.
Etkileşimli AI etrafındaki çekişi ve yatırımcı heyecanı göz önüne alındığında, Mindverse’in 10 milyon dolarlık bir A Serisi finansman turunu tamamlamaya yaklaşması şaşırtıcı değil. Yatırımcılar muhtemelen Tao tarafından güvence altına alındı deneyim Çin ve ABD’deki teknoloji devlerinde yapay zeka sistemleri üzerinde çalışıyor Tao, kendi şirketini kurmadan önce şirket içi bir yapay zeka laboratuvarı kurmasına yardımcı olmak için kendi içerik anlama platformunu oluşturan Facebook’ta bir süre çalıştıktan sonra, Hangzhou’daki Alibaba’ya katıldı.
Mindverse’in e-ticaret siteleri için sanal asistanı. Kaynak: Mindverse AI
Mindverse’in 7 milyon $ toplayan son turu, 45 milyon $ değerinde ve Linear Capital, K2 Venture, Yinxinggu Capital ve Plug and Play’in katılımıyla Sequoia China tarafından yönetildi.
Mindverse, esas olarak, müşterilerin farklı alanlar için hızlı bir şekilde özel akıllı aracılar oluşturmasına olanak tanıyan bir platform sağlıyor. Bir kullanıcı Mindverse tarafından desteklenen bir e-ticaret sitesine girdiğinde olan budur: Sitedeki tüm envanter verilerini emen bir sohbet robotu tarafından karşılanırlar. Alıcının “Sahil tatilimde ne giymeliyim?” gibi bir şey sorduğunu varsayalım. Bot, ürünleri inceleyecek ve birkaç seçenek gösterecektir.
İnsan benzeri bir şekilde sohbet eden alışveriş temsilcisi ayrıca, ürünlerin farklılıklarını açıklayabilir ve kullanıcı ilk tavsiyelerinden memnun kalmazsa daha fazla alternatif önerebilir; bu, bot’un gerçek zamanlı konuşmalardan öğrenebileceği anlamına gelir.
Benzer şekilde, bir otel rezervasyon sitesi, “Karımla San Francisco’ya bir gezi planlıyorum” gibi basit girdilere dayalı olarak kalacak yerler öneren sanal bir rehber oluşturmak için Mindverse’i kullanabilir. Gösterilen yerler, evrensel turistik noktalar yerine hem kocanın hem de karının ilgi alanlarını dikkate alacaktır.
Tao, web verileriyle bu şekilde arabirim oluşturmanın, üretim öncesi AI döneminden temel olarak farklı olduğunu söyledi.
“Geçmişte, kullanıcılar yazılım ve uygulamalar veya GUI aracılığıyla veri kaynaklarıyla etkileşim kuruyordu. [graphical user interface]. Şu anda yaptığımız şey, AI’yı API’yi, belgeleri, veri kaynaklarını ve onu beslediğimiz talimatları özerk bir şekilde öğrenmesi için eğiterek GUI’ye yardımcı olacak bir aracı veya yardımcı pilot eklemek, böylece aracı iş senaryolarına özgü beceriler kazanabilir ve dinamik orkestrasyon sağlayabilir kullanıcının karmaşık niyetine dayalı olanlardan” diye açıkladı.
Mindverse AI CEO’su ve kurucusu Fangbo Tao, üretken AI’nın web verileriyle etkileşim biçimimizi nasıl dönüştürdüğünü açıklıyor. Resim: Mindverse
“En büyük fark, mevcut öneri algoritmalarının geçmişten gelen verilere büyük ölçüde bağlı olması ve ihtiyaçlarınızı belirleyememenizdir” diye devam etti. “Tıkladığınız veya satın aldığınız şey, ne göreceğinizi belirler. Başından sonuna kadar [generative AI]Öte yandan, niyetinizi sindirebilecek yapay zeka aracısıyla aktif olarak ileri geri etkileşime girebilirsiniz.
Yine de bu, öneri algoritmalarının geçerliliğini yitireceği anlamına gelmez. Mindverse’in aracıları aslında önerilerini geçmiş verilerden öğrenen algoritmalardan gelenlerle karşılaştırabilir. Her iki çözümü de entegre etmenin bir yolu, eski algoritmaları aracıya bir API olarak yerleştirmektir, böylece uygulama, kullanıcıların geçmiş davranışlarından öğrenebilir. Kurucunun belirttiğine göre, aslında, yazılımın arkasındaki herhangi bir geleneksel yetenek – tavsiye ve aramanın ötesinde – API becerileri olarak AI aracılarına dönüştürülebilir.
“Ancak AI temsilcisi daha yüksek bir seviyede hareket ediyor. Kullanıcılarla sohbet ederek, arka uç verilerini kullanmanın en iyi yolunu planlamak için öneri ve arama özelliklerinden daha iyi yararlanabiliyor,” dedi Tao.
kim kimdir ne zaman nasıl nelerdir nedir ne işe yarar tüm bilgiler
dünyadan ilginç ve değişik haberler en garip haberler burada