Je ne sais pas si vous avez tous ce genre de question : nous nous efforçons de rattraper l'IA, mais nous ne parvenons jamais à suivre son rythme d'évolution.

Ce n'est pas une blague. Cette année, l'itération de l'IA évolue à une vitesse fulgurante. Regardez comment le homard, qui était en vogue il y a peu, n'est presque plus mentionné aujourd'hui. On a galéré à créer un Agent, et voilà qu'un nouveau modèle plus puissant le remplace. Tu es encore en train de penser à changer ? Si tu ne changes pas, ton rendement ne sera pas à la hauteur, mais si tu changes, tu vas perdre un temps et de l'argent précieux. C'est un vrai dilemme.

Je suis également en train de chercher comment un novice en IA peut s'y mettre. Les tutoriels en ligne sont tous très variés, et chaque essai a un coût non négligeable. En tant que débutant, je n'ai pas envie de me lancer dans des tâches trop complexes, dépenser autant ne valant pas toujours le coup, et je ne sais même pas si, après avoir investi, je vais obtenir les résultats que je souhaite. Ce qui est encore plus angoissant, c'est que les modèles se mettent à jour si rapidement que, pendant que tu essaies de comprendre, un nouveau modèle est déjà sorti, et tu as l'impression de travailler pour rien.

J'ai vu un article ces jours-ci qui disait une phrase particulièrement pertinente : ce n'est pas parce que le modèle est plus performant que l'utilisateur est plus à l'aise ; au contraire, plus le modèle est puissant, plus l'AI peut faire de choses, et plus l'utilisation avancée devient complexe. C'est exactement ce que je pense, le seuil d'utilisation de l'AI devient de plus en plus élevé. La plupart des gens en sont encore à utiliser des petits paquets pour résoudre des problèmes simples, sans vraiment considérer l'AI comme une véritable productivité. C'est justement à cause de ce seuil élevé que la plupart des gens sont exclus, et je pense que cet écart va devenir de plus en plus grand, car l'AI peut être utilisé par plusieurs personnes, alors que ceux qui savent vraiment l'utiliser auront un avantage énorme. Tu es toujours en train de te battre tout seul... ça fait peur quand on y pense.

C'est pourquoi je cherchais récemment un véritable outil AI facile à utiliser, et j'ai vraiment découvert un bon produit, c'est le nouveau produit AI lancé par le leader d'intention @dappOS_com, xBubble. Il résout parfaitement le problème de difficulté d'accès que j'ai mentionné auparavant, il fait en sorte que l'AI apprenne d'autres AI, puis les utilise. Ça semble abstrait, n'est-ce pas ? Justement, seuls les produits imaginatifs sont de bons produits.

@xBubble_ai, un agent AI à faible taux de demande, capable de transformer de courtes requêtes en résultats finaux. En termes simples, si nous voulons générer un graphique ou un problème relativement complexe, il suffit d'un simple mot clé, et il peut, en fonction de ce mot clé, te fournir un résultat de bonne qualité, prêt à être utilisé, plus simple et pratique que la plupart des AI.

Beaucoup de gens vont se demander, comment on peut atteindre un tel résultat ? En fait, c'est assez simple, ça repose sur deux systèmes travaillant en synergie, Bubble Pilot et Bubble Engine.

• Bubble Engine, c'est l'AI qui apprend de l'AI, il fait en sorte que l'AI écrive elle-même d'autres AI, teste des AI, et choisisse les meilleures solutions AI, puis sélectionne une solution optimale qui devient un processus opérationnel standard (SOP) réutilisable, un peu comme une compétence ultime que tu obtiens dans un jeu, que tu peux toujours utiliser. J'espère que tu comprends cela ? Et cette compétence n'est pas limitée à une seule, elle peut obtenir plusieurs compétences ultimes, spécifiquement pour différentes situations.

• Bubble Pilot, c'est l'AI qui utilise l'AI pour l'utilisateur. Par exemple, si tu poses une question, il va chercher la grande astuce, c'est-à-dire le SOP, pour te donner la meilleure réponse à cette question. S'il n'y a pas de grande astuce correspondante, il utilisera un agent générique pour te fournir une solution, puis enregistrera cette question pour que Bubble Engine puisse rapidement étudier la grande astuce~

En gros, c'est Engine qui s'occupe de l'infrastructure, et Pilot qui gère l'exécution en front. Chacun a son rôle, et le travail est fluide ! Avec de plus en plus de SOP construits par Engine, Pilot peut acheminer plus de requêtes vers des voies plus rapides et meilleures, ce qui améliore les performances et crée un cycle positif d'auto-recherche, tu peux dire si c'est puissant ou pas !

L'utilisation est également super simple, il y a deux modes : Bubble Computer et Bubble Personal.

- Bubble Computer est l'espace de travail de bout en bout pour le projet xBubble, lorsque Bubble Pilot détecte des tâches en plusieurs étapes, il les achemine ici, l'environnement sandbox se lance automatiquement, choisissant le modèle et les compétences appropriés, et livrant en une seule fois l'ensemble du processus de recherche à la livraison. Grande usine dans le cloud, livraison en une seule étape !

- Bubble Personal est un mode d'environnement local, c'est un peu comme un assistant AI sur le marché actuel, capable de t'aider à accomplir certaines tâches automatisées, l'isolation de sécurité est assez bien faite, sans nécessiter d'installer des logiciels sur l'ordinateur local ou de modifier l'environnement système, avec un niveau de sécurité très élevé.

C'est exactement l'outil AI que je voulais, un outil accessible même pour les novices, c'est ce que la majorité des gens souhaite, et non un outil complexe avec divers seuils et compétences spécialisées nécessaires. La direction future ne devrait pas être de rendre les outils de plus en plus complexes, mais de permettre à l'AI d'apprendre d'autres AI, puis de les utiliser.