Aktuell haben 78% der Menschen weltweit noch nie mit KI zu tun gehabt. Nur die verbleibenden 0,12%, also drei kleine Kästchen große Fachnutzer, haben die gesamte Branche auf den Kopf gestellt.
Was bedeutet das? Die echte Durchdringung von KI hat noch nicht begonnen.
Die Kluft, die hier überbrückt werden muss, liegt nicht in der Stärke oder Schwäche der KI selbst.
Tools wie Doubao, GPT sind schon längst zum Greifen nah, die wahre Hürde besteht darin: Kann man eine vage Anforderung stabil in Befehle umwandeln, die die KI tatsächlich ausführen kann?
Fachnutzer müssen viel Zeit investieren, um dies herauszufinden, während normale Menschen überhaupt nicht wissen, wo sie anfangen sollen.
An dieser Stelle muss ein Projekt erwähnt werden, das von Neuzhi Yuan, Maschinenherz, Geek Park und Quantum Bit berichtet wurde.
xBubble ist ein KI-Projekt, das vom DappOS-Team ins Leben gerufen wurde und bereits Investitionen von Sequoia China und Yzi Labs erhalten hat. Es ist das bekannteste KI-Projekt mit Web3-Hintergrund.
Es positioniert sich selbst als Low-prompt AI Agent, was auf gut Deutsch bedeutet: Es lehrt die KI, wie man KI nutzt, sodass du durch kürzere Anfragen komplexe Aufgaben erledigen kannst.
Ich habe ein Bild gefunden, das die unterschiedlichen Ergebnisse von xBubble und anderen KIs für dasselbe kurze Prompt zeigt. Man kann leicht erkennen, dass xBubble professioneller ist und offensichtlich Ergebnisse präsentiert, die durch gut trainierte SOP erzielt wurden.
Der Verarbeitungsprozess von xBubble basiert hauptsächlich auf zwei Komponenten: Bubble Pilot und Bubble Engine.
Bubble Pilot: Intelligentes Ausführungszentrum.
- Verantwortlich für die Ausführung von Aufgaben. Nach Erhalt eines Befehls wird der Pilot im Hintergrund SOP abgleichen und den optimalen Weg zur Aufgabenerfüllung auswählen. Wenn es keinen passenden Prozess gibt, wechselt er automatisch zu einem allgemeinen Agenten, um sicherzustellen, dass die Reaktion nicht ins Leere läuft.
Bubble Engine: Automatisierter Evolutionsmotor.
- Verantwortlich für das Lernen von Fähigkeiten. Bei unbekannten Aufgaben generiert die Engine durch KI-Programmierung mehrere Lösungen und vergleicht diese. Sobald der optimale Weg mit akzeptabler Qualität verifiziert ist, wird er als wiederverwendbare SOP/Fähigkeit festgelegt, um die kontinuierliche Selbstverbreiterung der Fähigkeiten zu ermöglichen.
Als die Internetblase platzte, sind viele Konzeptaktien an der Unfähigkeit gescheitert, großflächig angewendet zu werden.
Aber die jetzige KI durch Projekte wie xBubble erreicht eine Selbstiteration, das heißt, KI lernt von KI und KI nutzt KI.
Zurück zu den eingangs erwähnten 78%: Die Steigerung der Produktivität durch KI sollte nicht nur den 0,12% vorbehalten sein.
xBubble will erreichen, dass auch die restlichen Menschen, die noch nie mit KI zu tun hatten, durch eine einfache Zielbeschreibung professionelle Arbeitsergebnisse erzielen können.
Was bedeutet das? Die echte Durchdringung von KI hat noch nicht begonnen.
Die Kluft, die hier überbrückt werden muss, liegt nicht in der Stärke oder Schwäche der KI selbst.
Tools wie Doubao, GPT sind schon längst zum Greifen nah, die wahre Hürde besteht darin: Kann man eine vage Anforderung stabil in Befehle umwandeln, die die KI tatsächlich ausführen kann?
Fachnutzer müssen viel Zeit investieren, um dies herauszufinden, während normale Menschen überhaupt nicht wissen, wo sie anfangen sollen.
An dieser Stelle muss ein Projekt erwähnt werden, das von Neuzhi Yuan, Maschinenherz, Geek Park und Quantum Bit berichtet wurde.
xBubble ist ein KI-Projekt, das vom DappOS-Team ins Leben gerufen wurde und bereits Investitionen von Sequoia China und Yzi Labs erhalten hat. Es ist das bekannteste KI-Projekt mit Web3-Hintergrund.
Es positioniert sich selbst als Low-prompt AI Agent, was auf gut Deutsch bedeutet: Es lehrt die KI, wie man KI nutzt, sodass du durch kürzere Anfragen komplexe Aufgaben erledigen kannst.
Ich habe ein Bild gefunden, das die unterschiedlichen Ergebnisse von xBubble und anderen KIs für dasselbe kurze Prompt zeigt. Man kann leicht erkennen, dass xBubble professioneller ist und offensichtlich Ergebnisse präsentiert, die durch gut trainierte SOP erzielt wurden.
Der Verarbeitungsprozess von xBubble basiert hauptsächlich auf zwei Komponenten: Bubble Pilot und Bubble Engine.
Bubble Pilot: Intelligentes Ausführungszentrum.
- Verantwortlich für die Ausführung von Aufgaben. Nach Erhalt eines Befehls wird der Pilot im Hintergrund SOP abgleichen und den optimalen Weg zur Aufgabenerfüllung auswählen. Wenn es keinen passenden Prozess gibt, wechselt er automatisch zu einem allgemeinen Agenten, um sicherzustellen, dass die Reaktion nicht ins Leere läuft.
Bubble Engine: Automatisierter Evolutionsmotor.
- Verantwortlich für das Lernen von Fähigkeiten. Bei unbekannten Aufgaben generiert die Engine durch KI-Programmierung mehrere Lösungen und vergleicht diese. Sobald der optimale Weg mit akzeptabler Qualität verifiziert ist, wird er als wiederverwendbare SOP/Fähigkeit festgelegt, um die kontinuierliche Selbstverbreiterung der Fähigkeiten zu ermöglichen.
Als die Internetblase platzte, sind viele Konzeptaktien an der Unfähigkeit gescheitert, großflächig angewendet zu werden.
Aber die jetzige KI durch Projekte wie xBubble erreicht eine Selbstiteration, das heißt, KI lernt von KI und KI nutzt KI.
Zurück zu den eingangs erwähnten 78%: Die Steigerung der Produktivität durch KI sollte nicht nur den 0,12% vorbehalten sein.
xBubble will erreichen, dass auch die restlichen Menschen, die noch nie mit KI zu tun hatten, durch eine einfache Zielbeschreibung professionelle Arbeitsergebnisse erzielen können.