🔍Ho notato che i trader che sopravvivono più a lungo non sono quelli con i modelli migliori, ma quelli che si pongono domande scomode sulle proprie posizioni prima che il mercato li costringa a farlo. Quel tipo di onestà è rara e mi ha fatto riflettere sul perché la maggior parte degli strumenti, compreso l'AI, siano costruiti in modi che scoraggiano silenziosamente questo atteggiamento.
Questo pensiero è ciò che ha reso @OpenGradient Chat interessante per me questa volta, in particolare la selezione dei modelli all'interno della chat privata. Avere accesso a qualcosa come Nous Hermes insieme a integrazioni più recenti come Claude Fable 5 significa che il vincolo non è la volontà del modello di interagire, ma la chiarezza dell'utente su ciò che sta realmente cercando di elaborare.
Molte persone considerano l'accesso a modelli non censurati come una novità o una soluzione alternativa. Penso che l'interpretazione più utile sia informativa. Quando un modello non pre-filtra in base alla sensibilità presunta, l'utente ottiene meno distorsione tra domanda e risposta. Questo è più importante per casi d'uso ad alta analisi di quanto le persone inizialmente presumano, perché le risposte filtrate spesso ottimizzano per la cautela piuttosto che per l'accuratezza.
La debolezza qui è l'adattamento. Una volta che gli utenti si sentono a proprio agio con il dialogo non vincolato, le aspettative cambiano rapidamente e i concorrenti probabilmente risponderanno allentando anche i propri vincoli. La differenziazione attraverso l'apertura del modello ha una vita breve a meno che non sia abbinata a qualcosa di più persistente come l'infrastruttura di privacy sottostante.
Quello che monitorerei realmente è se gli utenti tornano a modelli ristretti per compiti di routine e passano a modelli aperti solo per casi d'uso specifici e ricorrenti. Quel tipo di comportamento selettivo ti dice di più sull'utilità genuina piuttosto che sul volume di utilizzo grezzo. Gli acquisti di crediti legati all'airdrop S2 $OPG gonfieranno l'attività iniziale, quindi isolare il comportamento dopo che gli incentivi svaniscono è più importante dell'adozione iniziale.
Non sono ancora deciso se l'accesso a modelli non vincolati diventi un motore di retention a lungo termine o semplicemente una fase che gli utenti attraversano prima di stabilirsi in un uso abituale più ristretto e non penso che i dati esistano ancora per decidere in un senso o nell'altro.
#OPG
Questo pensiero è ciò che ha reso @OpenGradient Chat interessante per me questa volta, in particolare la selezione dei modelli all'interno della chat privata. Avere accesso a qualcosa come Nous Hermes insieme a integrazioni più recenti come Claude Fable 5 significa che il vincolo non è la volontà del modello di interagire, ma la chiarezza dell'utente su ciò che sta realmente cercando di elaborare.
Molte persone considerano l'accesso a modelli non censurati come una novità o una soluzione alternativa. Penso che l'interpretazione più utile sia informativa. Quando un modello non pre-filtra in base alla sensibilità presunta, l'utente ottiene meno distorsione tra domanda e risposta. Questo è più importante per casi d'uso ad alta analisi di quanto le persone inizialmente presumano, perché le risposte filtrate spesso ottimizzano per la cautela piuttosto che per l'accuratezza.
La debolezza qui è l'adattamento. Una volta che gli utenti si sentono a proprio agio con il dialogo non vincolato, le aspettative cambiano rapidamente e i concorrenti probabilmente risponderanno allentando anche i propri vincoli. La differenziazione attraverso l'apertura del modello ha una vita breve a meno che non sia abbinata a qualcosa di più persistente come l'infrastruttura di privacy sottostante.
Quello che monitorerei realmente è se gli utenti tornano a modelli ristretti per compiti di routine e passano a modelli aperti solo per casi d'uso specifici e ricorrenti. Quel tipo di comportamento selettivo ti dice di più sull'utilità genuina piuttosto che sul volume di utilizzo grezzo. Gli acquisti di crediti legati all'airdrop S2 $OPG gonfieranno l'attività iniziale, quindi isolare il comportamento dopo che gli incentivi svaniscono è più importante dell'adozione iniziale.
Non sono ancora deciso se l'accesso a modelli non vincolati diventi un motore di retention a lungo termine o semplicemente una fase che gli utenti attraversano prima di stabilirsi in un uso abituale più ristretto e non penso che i dati esistano ancora per decidere in un senso o nell'altro.
#OPG