💡

Резюме

Google розробляє моделі штучного інтелекту, які можуть передбачити намір користувача без явних запитів. Розбиваючи розпізнавання наміру на менші завдання, Google використовує невеликі мультимодальні моделі, щоб досягти високої точності за нижчою вартістю та швидкістю, ніж традиційні великі моделі. Цей підхід вирішує проблеми конфіденційності, обробляючи дані на пристроях, а не в хмарі.
📖

Full Article (AI)

🌟 Тренди та вплив Уявіть собі майбутнє, в якому Google зможе зрозуміти ваші наміри ще до того, як ви щось введете у пошуку. Ця концепція стає реальністю завдяки новим дослідженням у сфері штучного інтелекту. Google розробляє малі AI-моделі, які майже не поступаються своїм більшим аналогам, але працюють швидше, дешевше і безпечніше, оскільки дані залишаються на пристрої. 📊 Практичні кроки Дослідники Google пропонують розділити процес розуміння намірів на два простих кроки. Перший крок передбачає окремий аналіз кожної взаємодії користувача з екраном, що фіксує контент, дії користувача та попередні здогадки щодо їхніх намірів. Другий крок — це аналіз фактів без здогадок, що дає змогу створити короткий підсумок загальної мети користувача. Цей підхід убезпечує систему від помилок, пов'язаних з аналізом довгих і складних історій. 🔍 Конкурентні переваги Малі моделі, як-от Gemini 1.5 Flash, демонструють ефективність, порівнянну з більшими системами на мобільних даних поведінки. Вони знижують кількість "галюцинацій", оскільки здогадки усуваються з підсумкового аналізу намірів. Навіть із додатковими кроками, система працює швидше та дешевше, ніж великі моделі, що працюють у хмарі. Це важливо для ринку, де конфіденційність даних стає все більш значущою. Якщо Google прагне створити агентів, що пропонуватимуть дії чи відповіді ще до запиту, йому потрібно розуміти наміри користувачів за їх поведінкою. Це дослідження наближає цю ідею до реальності, акцентуючи важливість оптимізації логічних користувацьких шляхів, а не лише ключових слів.
🎯

Вплив на бізнес

Для європейських МСП ця технологія може переосмислити взаємодію бізнесу з клієнтами в Інтернеті. Розуміючи намір раніше, компанії можуть ефективніше налаштовувати взаємодію та контент, покращуючи користувацький досвід і потенційно збільшуючи коефіцієнт конверсії.
✨

Цікавинки

  • Моделі Google працюють швидше, ніж традиційні хмарні системи.
  • Метод покрокової декомпозиції знижує вплив шуму даних.
  • Gemini 1.5 Flash відповідає продуктивності більших моделей з меншим використанням ресурсів.
🚀

Бізнес можливості

Перехід до обробки на пристрої може відкрити нові можливості в розробці додатків та оптимізації інтерфейсу користувача, оскільки прогнозування наміру стає більш інтегрованим. МСП можуть скористатися цими досягненнями, щоб створити більш інтуїтивні та адаптивні користувацькі досвіди.
🎯

Рекомендації LAZYSOFT

LAZYSOFT слід досліджувати партнерства з постачальниками AI для інтеграції технологій прогнозування наміру в наші клієнтські рішення. Зосередьтесь на розробці інструментів, які використовують ці моделі для покращення взаємодії з клієнтами та оптимізації операційної ефективності.