Jede Einstellung in einem Diagramm.
Schritt 1 von 4: Das Modell
Genauer bei jeder Einstellung, zu einem Siebtel der Kosten.
Bei allen acht seiner Einstellungen war Duplex genauer als ein semantischer Cache bei jeder seiner fünf oder GPT-5.5 allein bei seiner einen, auf denselben 3,000 Entscheidungen. Drei weitere Läufe auf neuen Strömen zeigten dieselbe Reihenfolge.
- 94.1 bis 94.8%Genauigkeit von Duplex, bei jeder der acht EinstellungenDas Beste, was ein Cache erreichte: 77.3%
- 84 bis 91%Bei drei neuen Läufen mit 1,000 EntscheidungenDas Beste, was ein Cache erreichte: etwa 73%
Duplex in seiner schlechtesten Einstellung schlägt einen Cache in seiner besten.
Die ungenaueste Einstellung von Duplex gegen die genaueste Einstellung des Caches.
Schritt 1 von 2: Genauigkeit
Bei seiner ungenauesten Einstellung erreichte Duplex 94.1%. Der Cache erreichte bei seiner genauesten 77.3%.
Einen Cache zu justieren, bringt keine Genauigkeit.
Derselbe Cache, vom lockersten Abgleich bis zum strengsten.
Schritt 1 von 3: Strenger
Wird der Abgleich eines Caches strenger, gehen mehr Anfragen ans Modell: von 4 Aufrufen auf 212.
Dieselbe Reihenfolge, Lauf für Lauf.
Drei neue Läufe mit je 1,000 Entscheidungen, in einem zweiten, unabhängigen Aufbau.
Schritt 1 von 2: Genauigkeit
In drei neuen Läufen in einem zweiten, unabhängigen Aufbau erreichte Duplex 87.7%, der beste Cache 73.0%.
Wie es durchgeführt wurde.
- Die Arbeit
- Derselbe Strom aus dem Kundenbetrieb wie beim Kostenergebnis: eine richtige Aktion aus etwa neunzehn oder eine Ablehnung, mit fünf internen Regeländerungen.
- Einstellungen
- Duplex mit acht Einstellungen, von der, die am ehesten selbst antwortet, bis zur vorsichtigsten; ein semantischer Cache mit fünf, vom lockersten bis zum strengsten Abgleich; GPT-5.5 allein mit seiner einzigen.
- Umfang
- Ein Strom mit 3,000 Entscheidungen, dann drei unabhängige Läufe mit 1,000 Entscheidungen in einem zweiten Aufbau.
- Gleich gehalten
- Dieselben aufgezeichneten Antworten von GPT-5.5 für jeden Punkt, dieselbe Rückmeldung und dieselben Ablehnungsregeln.
Was es für deine Arbeit bedeutet.
Stabil bei jeder Einstellung.
Alle acht Einstellungen von Duplex lagen bei einer Genauigkeit zwischen 94.1% und 94.8%.
Genauigkeit, die ein Cache nicht erreicht.
Über seine Einstellungen hinweg kam der Cache auf höchstens 77.3%, und auf 44.2% nach einer Regeländerung.
Überall günstiger als das Modell.
Selbst die vorsichtigste Einstellung von Duplex kostete weniger als GPT-5.5 allein und war 34 Punkte genauer.
Erlebe es mit deiner eigenen Arbeit.
Vom eigenen Assistenten bis zu jedem Agenten, den dein Unternehmen betreibt: Ein Pilotprojekt lässt Duplex mit deiner eigenen Arbeit laufen, und die Kennzahlen werden vereinbart, bevor es beginnt.