Posta kutunuzda daha akıllı bilgiler mi istiyorsunuz? Sadece AI, veri ve güvenlik liderleri için önemli olanı elde etmek için haftalık bültenlerimize kaydolun. Şimdi kaydolun
Geleneksel olarak, daha fazla işaret, sonsuz kollar, bürokrasiler ve sürtünme noktaları gerektiren ürünlerin serbest bırakılması hantal olabilir.
Jeneratör çok farklı bir yaklaşım geliştirdi.
Çalışan iş şirketinin yalın ekipleri, “Speed Gen” dediklerine geçmek istiyorsanız, yerel çalışma “işe yarayan atmosfer” olarak uygulamaktadır. Bu, hızlı ateş ardışıklığı içinde (neredeyse her hafta) yeni ürünler ve özellikler yayınlamalarını sağlar ve sürekli olarak yıllık tekrarlayan gelirlere (ARR) rehberlik eder. Gibi Şirket övünüyor“Arco açısından her zaman büyümenin en hızlı başlangıcı” olabilir.
Kurucu Ortak Zhu ve CTO, VentureBeat Kaihua’ya (Kay), “İnsanlar yerli bir şekilde çalıştığında, temelde herkes yöneticidir.” Dedi. Diyerek şöyle devam etti: “Raporları biraz olan ve tek başına sağlayabilen, uçtan uca özelliği sağlayan bir yapay zeka ajanları ekibiyle donatılmışlar.”
Sınırlarının azaltılması sınırlarını etkiler
Güç sınırları, belirteç maliyetlerindeki artış ve çıkarımların gecikmeleri IA girişimini yeniden şekillendiriyor. En iyi takımların nasıl olduğunu öğrenmek için özel salonumuza katılın:
- Enerjiyi stratejik bir avantaja dönüştürün
- Kraliyet verim kazanımları için etkili bir çıkarımla Architec
- Sürdürülebilir sistemlerle rekabetçi yatırım getirisinin kilidini açın
Öne çıkmak için yerinizi koruyun: https://bit.ly/4mwgngo
Agresif uygulamalar, beslenme rekabeti
JeneratörHaziran 2024’te başlatıldı MainfuncBaşlangıçta konsantre edildi Araştırmak. Ancak etkileyici bir 5 milyon kullanıcıya ulaşmış olmasına rağmen, şirket o ilk üründen uzaklaştı. Süper ajanGeleneksel araştırmalar gibi statik bir pasaj dizisini takip etmek yerine, iş için en iyi araçları veya alt yaşlanmayı seçer, kalibrelerin sonuçları ve kendilerini gerçek zamanlı olarak düzenler.
2 Nisan’da lansman, Süper ajan Zhu, Claude Di Antropic tarafından destekleniyor ve 5 dakika içinde beyaz yaka ofisleri için bir öğleden sonra yoğunlaştırabilir, diyor Zhu. Örneğin, arama, indirme, gerçek kontrolü yapabilir, podcastler üretebilir, belgeler hazırlayabilir, derin aramalar yapabilir ve elektronik tabloları ve slaytları bir araya getirebilir.
Google ve Baidu arayışında 20 yıldan fazla deneyime sahip olan Zhu, “Bunu hala bir tür araştırma olarak görüyoruz, ancak teknik olarak daha gelişmiş” dedi.
Şirket, son dört ayda agresif bir şekilde daha fazla işlevsellik ekledi; İşte lansmanlarının ve hedeflerinin bir özeti:
- 11 Nisan: Süper ajanın lansmanından sadece 9 gün sonra 10 milyon dolara ulaştı
- 22 Nisan: Tanıtılan Slayt AI (yüzlerce modelle)
- 28 Nisan: Uyarlanabilir kişiliğe sahip süper kişiselleştirilmiş bir ajan uygulandı
- 2 Mayıs: Lansmandan tam bir ay sonra 22 milyon dolara ulaştı
- 8 Mayıs: Tek tıklamada tam hesaplama sayfaları oluşturan yapay zeka sayfaları başlatıldı
- 15 Mayıs: Tamamen aracı indirme ajanı ve dosyaları yönettiği ve arşivlediği bir birim tanıttı
- 19 Mayıs: 36 milyon dolara ulaştı
- 22 Mayıs: Telefon görüşmeleri yapabilen lansmana
- 4 Haziran: Gmail, Takvim ve Google Drive’ı yöneten bir AI Sekreteri’ni tanıttı
- 10 Haziran: Bir AI tarayıcısı ve genişletilmiş navigasyon özellikleri ve bir enstrüman pazarı olan bir MCP mağazası uygulandı
- 18 Haziran: Belgelerin oluşturulması ve yönetimi için belgeler tanıtıldı
- 25 Haziran: Görsel içeriğin oluşturulması için “Canvas’a benzer” işlevselliğine sahip tasarım stüdyosu tanıtıldı
- 10 Temmuz: Basit talimatlarla podcast oluşturmak için lansmanların AI Pods
- 17 Temmuz: Yapay Zeka Slaytları için Gelişmiş Düzenleme Özellikleri
- 31 Temmuz: Slaytlar 2.0 Kayma
- 1 Ağustos: Aynı anda en fazla 10 ajan üretebilen çok ajan orkestrasyonu tanıttı
Jeneratör Ayrıca ajanların AI alanını dostça bir rekabetle ısıtıyor. Openi onu duyurduktan sonra Chatgpt ajanı Temmuz ortasında, Genspark karşılaştırmalı bir analiz yaptı ve rakibi aşırı performans gösterme yeteneğinde “çok güveniyor”. Bu noktayı evde yönlendirmek için şirket bir “Zaten 1 milyon dolardan“Kullanıcıları diğer platformların süper Genspark acentesini aştığı vakaları avlamaya zorluyor.
İlk turda, kullanıcılar Genspack E’yi kullanarak 12 sayfalık bir finansal slayt oluşturma görevine sahipti Chatgpt ajanı; Kullanıcılar, ikincisinin birincisini aşırı performans gösteren 429 vakayı tespit ettiler, her biri çabaları için 100 dolar kazandı.
2. Tur’da (4 Ağustos Pazartesi günü sona erdi), Genspark ante’yi Vittoria için 200 dolara çıkardı ve rekabeti rakip olarak herhangi bir yapay zeka aracına açtı. Kullanıcılar, Genspark ve enstrümanlarında seçilenlere slaytlar oluşturmak için tam olarak aynı istemi kullanmaya zorlandı, daha sonra değerlendirme için ikizlere yüklediler.
“Burada herhangi bir drama başlatmaya çalışmayın – sadece yapay zekanın tüm ekosisteminin ne geldiği konusunda gerçekten hevesli”, şirket X’de yayınlandı. “Hepimizin sınırları doğru yöne ittiğimizi gösterin.”
Bazı kullanıcıların tepkileri:
Genspark Ai Ai’nin yerel titreşimleri olarak
Genspark’ın Sırrı, 20 kişilik aerodinamik ve yerli ekibi ve “daha az kontrol, daha fazla araç” mühendislik felsefesidir. Zhu, kodunun% 80’inden fazlasının yapay zeka tarafından yazıldığını, kendi içinde canlı kodlama olmadığını, “canlı kodlama türü asla koda bakmadığını gösteriyor” diye açıkladı. Bunun yerine, Genspark, kod tabanlarının kalitesini sağlamak için kodu gözden geçirme “çok katı” bir sürecine sahiptir.
“Sadece bir tür süper kahraman modunda çalışmak için çok küçük bir A-Yerli ekibe ihtiyacımız var Yenilmezler“Dedi Zhu, kimin gerektiğine göre ekip üyelerini ekleyeceklerini söyledi.” Yapay zeka kodlaması ve yapay zekanın iş akışı çok güçlü, bir genişlemedir “.
Bugünün şirket ekipleri “tamamen farklı” bir şekilde yeniden düzenlenmelidir. Farklı yönetim seviyelerine sahip 1.000 üyeden oluşan ekibi yönetti ve ofis politikasının sürtünmeyi nasıl tanıtabileceğini gördü.
JeneratörAksine ekip, “çok şeffaf bir şekilde” iletişim kurar ve verimlilik “süper yüksek” dir. “Herkes gönderilebilecek bir ürün üzerinde çalışıyor,” dedi Zhu. Diyerek şöyle devam etti: “Bence bu geleceğe bakacak kural olacak, çünkü IA aslında daha fazla insanın işlerini daha iyi yapmasına yardımcı oluyor.”
Ayrıca, ürününüze dalmanın öneminin altını çizdi. Tasarımcılardan pazarlama ekibine, “Aslında köpek mamalarımızı yiyoruz. Biz ürün tüketicimiz. Bu deneyimi bu şekilde geliştirmeye devam edeceğiz”.
Genspark’ın amiral gemisi süper ajanının içinde
Zhu, şaşkınlık Aralık 2022’de başlatıldığında, AI’nın araştırmayı dönüştürme potansiyeli için heyecanı açtığını gözlemledi. Ancak, borçlu oldukları platformlarla sert iş akışlarını takip etti:
- Sorguyu analiz edin ve anahtar kelimeleri genişletin;
- En iyi web sonuçlarını kurtarın;
- Riank/son yanıt için güvence.
Bu temel şeyler için yeterliydi, ancak teknik karşılaştırmalar, derinlemesine araştırma ve birden fazla adım ve çok faktörlerde satın alma işlemleri gibi daha karmaşık senaryolarda “ufalandı”. “Temel olarak, sadece sabit vardiyalarla bir labirentte gezinmeye çalışmak gibiydi,” dedi Zhu.
Genspark, arama motorunu, özel veri kaynakları, hakemin karmaşık sorgu ve “hızlı işleme, anında” için çok karmaşık ifadeleri doğrulamak için karmaşık sorgu ve asenkron ajanların çapraz kontrolü üzerine karmaşık araştırmalar gibi paralel araştırmalar da dahil olmak üzere aynı tür temel, sınıflandırıcı artımlı iyileştirmeler üzerine inşa etmiştir. Ancak Zhu, sabit ve önceden tanımlanmış iş akışlarıyla hala “zincirlendiklerini” fark ettiler.
Süper Ajan, farklı bir şekilde uzmanlaşmış dokuz farklı boyut kullanır Büyük Dil Modelleri (LLMS) Ajanların karışımı (MOE) sisteminde. Modeller, faaliyetleri pasajlara bölerek uzmanlık ve güce göre devrediyor, bu nedenle her biri meydana geliyor. Süper Ajan ayrıca 80’den fazla araç (Python kodu oluşturabilen alt yaşlardan bağımsız olarak çağrı yapabilenlere) ve Web, ortaklar ve depolar tarafından küratörlüğünde 10’dan fazla veri ile donatılmıştır.
Genspark, Claude, Openai, Google Gemini, Deepseek., AI’s GroK 4 ve diğerlerine ödev yapıyor, “Bu yüzden herkesin çıktılarını üretmesine izin veriyoruz ve sonuçlara bakmak ve hangi sürecin daha uygun olduğunu analiz etmek için bir toplayıcı modelimiz var” diye açıkladı Zhu. “Bu şekilde doğruluğu artırıyoruz, halüsinasyonları azaltıyoruz.”
Şirket ayrıca sınır modelini sertleştiriyor. Bununla birlikte, ZHU’nun altını çizen Deepseek V3 veya V4 gibi kesme sistemleri oluşturmada aşırı agresif değildirler. Amaç, düşük seviyeli ama ağır model çalışması yapmaktır.
“Sınır modelinin sınırını zorlamaya çalışmıyoruz” dedi. “Maliyet ve gecikmeyi bozmaya çalışıyoruz, çünkü birçok sahip modeli birçok nispeten basit görev için çok büyük, çok yavaş ve çok pahalı.”
Canlı kodlamanın eğilimine gelince, Genspark’ın amacı, kavramın biraz “çok uzak” olabileceği program olmayanlar için bile herkesin denemesine izin vermektir.
“Birçok insan düşünüyor,” canlı kodlama, duydum, güzel görünüyor, ama entegre geliştirici ortamına (IDE) aşina değilim, kodu aşina değilim, “dedi Zhu.” Genspark’ı kullanarak insanlar aslında titreşim yapabilir. ”
