Saat ini, di dunia ini, ada 78% orang yang belum pernah berinteraksi dengan AI, hanya 0,12% sisanya, yang merupakan pengguna profesional berukuran tiga kotak kecil, yang mengguncang seluruh industri.
Apa artinya ini? Penetrasi AI yang nyata, belum dimulai.
Jarak ini tidak pernah ditentukan oleh seberapa kuat kemampuan AI itu sendiri.
Alat seperti Doubao, GPT sudah sangat mudah diakses, namun kendala sebenarnya terletak pada kemampuan untuk mengubah kebutuhan yang samar-samar menjadi instruksi yang benar-benar dapat dieksekusi oleh AI.
Hal ini, memerlukan banyak waktu eksplorasi dari pengguna profesional, sedangkan orang biasa benar-benar tidak tahu harus mulai dari mana.
Berbicara tentang ini, tidak bisa tidak menyebutkan proyek yang dilaporkan oleh New智元, Machine Heart, Geek Park, dan Quantum Bit.
xBubble adalah proyek AI yang diluncurkan oleh tim DappOS, yang pernah mendapatkan investasi dari Sequoia China dan Yzi Labs, menjadi AI dengan latar belakang Web3 yang paling menonjol.
Mereka mengidentifikasi dirinya sebagai Low-prompt AI Agent, yang dalam istilah manusia berarti mengajarkan AI bagaimana menggunakan AI, sehingga Anda dapat menyelesaikan tugas kompleks dengan permintaan yang lebih singkat.
Ditemukan sebuah gambar xBubble dan AI lainnya dengan prompt singkat yang sama menunjukkan hasil yang berbeda, sangat mudah untuk melihat bahwa xBubble lebih profesional, jelas menggunakan SOP yang telah dilatih dengan baik untuk menghasilkan hasil tersebut.
Proses penanganan xBubble terutama bergantung pada dua komponen: Bubble Pilot dan Bubble Engine.
Bubble Pilot: pusat eksekusi cerdas.
- Bertanggung jawab untuk menjalankan tugas, setelah menerima instruksi, Pilot akan mencocokkan SOP di belakang layar dan memilih jalur optimal untuk menyelesaikan tugas; jika tidak ada proses yang cocok, akan otomatis beralih ke Agent umum untuk memastikan respons tidak kosong.
Bubble Engine: mesin evolusi otomatis.
- Bertanggung jawab untuk pembelajaran keterampilan, untuk tugas yang tidak dikenal, Engine akan menghasilkan beberapa rencana melalui pemrograman AI dan melakukan pengujian perbandingan; setelah jalur optimal yang memenuhi standar kualitas diverifikasi, maka jalur tersebut akan dipermanenkan sebagai SOP/Keterampilan yang dapat digunakan kembali, mewujudkan perluasan kemampuan secara berkelanjutan.
Saat gelembung internet pecah, banyak saham konsep jatuh karena tidak dapat diterapkan secara besar-besaran.
Namun sekarang, AI sedang mewujudkan iterasi dirinya melalui proyek seperti xBubble, yaitu AI yang belajar dari AI dan AI yang menggunakan AI.
Kembali ke 78% yang disebutkan sebelumnya, peningkatan produktivitas oleh AI seharusnya tidak hanya milik 0,12% itu.
xBubble ingin membuat sisa orang yang belum pernah berinteraksi dengan AI, dapat menghasilkan output kerja tingkat profesional hanya dengan pernyataan tujuan yang sederhana.
Apa artinya ini? Penetrasi AI yang nyata, belum dimulai.
Jarak ini tidak pernah ditentukan oleh seberapa kuat kemampuan AI itu sendiri.
Alat seperti Doubao, GPT sudah sangat mudah diakses, namun kendala sebenarnya terletak pada kemampuan untuk mengubah kebutuhan yang samar-samar menjadi instruksi yang benar-benar dapat dieksekusi oleh AI.
Hal ini, memerlukan banyak waktu eksplorasi dari pengguna profesional, sedangkan orang biasa benar-benar tidak tahu harus mulai dari mana.
Berbicara tentang ini, tidak bisa tidak menyebutkan proyek yang dilaporkan oleh New智元, Machine Heart, Geek Park, dan Quantum Bit.
xBubble adalah proyek AI yang diluncurkan oleh tim DappOS, yang pernah mendapatkan investasi dari Sequoia China dan Yzi Labs, menjadi AI dengan latar belakang Web3 yang paling menonjol.
Mereka mengidentifikasi dirinya sebagai Low-prompt AI Agent, yang dalam istilah manusia berarti mengajarkan AI bagaimana menggunakan AI, sehingga Anda dapat menyelesaikan tugas kompleks dengan permintaan yang lebih singkat.
Ditemukan sebuah gambar xBubble dan AI lainnya dengan prompt singkat yang sama menunjukkan hasil yang berbeda, sangat mudah untuk melihat bahwa xBubble lebih profesional, jelas menggunakan SOP yang telah dilatih dengan baik untuk menghasilkan hasil tersebut.
Proses penanganan xBubble terutama bergantung pada dua komponen: Bubble Pilot dan Bubble Engine.
Bubble Pilot: pusat eksekusi cerdas.
- Bertanggung jawab untuk menjalankan tugas, setelah menerima instruksi, Pilot akan mencocokkan SOP di belakang layar dan memilih jalur optimal untuk menyelesaikan tugas; jika tidak ada proses yang cocok, akan otomatis beralih ke Agent umum untuk memastikan respons tidak kosong.
Bubble Engine: mesin evolusi otomatis.
- Bertanggung jawab untuk pembelajaran keterampilan, untuk tugas yang tidak dikenal, Engine akan menghasilkan beberapa rencana melalui pemrograman AI dan melakukan pengujian perbandingan; setelah jalur optimal yang memenuhi standar kualitas diverifikasi, maka jalur tersebut akan dipermanenkan sebagai SOP/Keterampilan yang dapat digunakan kembali, mewujudkan perluasan kemampuan secara berkelanjutan.
Saat gelembung internet pecah, banyak saham konsep jatuh karena tidak dapat diterapkan secara besar-besaran.
Namun sekarang, AI sedang mewujudkan iterasi dirinya melalui proyek seperti xBubble, yaitu AI yang belajar dari AI dan AI yang menggunakan AI.
Kembali ke 78% yang disebutkan sebelumnya, peningkatan produktivitas oleh AI seharusnya tidak hanya milik 0,12% itu.
xBubble ingin membuat sisa orang yang belum pernah berinteraksi dengan AI, dapat menghasilkan output kerja tingkat profesional hanya dengan pernyataan tujuan yang sederhana.