我原本以為AI的採用主要取決於模型的質量。更好的推理、更大的上下文窗口和更快的回應似乎是顯而易見的驅動因素。

最近，在跟蹤@OpenGradient 並與OpenGradient Chat互動的時候，我注意到了一個不同的模式。這種行為似乎與原始智力的關聯較少，更像是與小的摩擦來源有關。當用戶能夠在模型之間切換，通過Image Studio在GeminiByte Dance和xAI模型中生成圖像，並知道他們的對話默認是私密的時，參與度似乎會改變。

我感興趣的是OpenGradient Chat可能不再像一個單一的AI產品，而更像是一個協調層，減少決策成本。需求似乎不是獨立存在的，而是在體驗消除足夠障礙時出現的。

問題在於這種行為是否可擴展。用戶留下來是因為模型更好，還是因為工作流程感覺更輕鬆，更符合他們已經的思維和創造方式？

那是我正在關注的部分。不僅是模型基準，而是默默影響需求的時間、隱私和靈活性的小機制。
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