Risposte chiare su Duplex.
Le domande che i team fanno prima di adottarlo.

Con un progetto pilota sul tuo lavoro. Dicci dove lavora il tuo team e cosa dovrebbe imparare Duplex per prima cosa. Concordiamo le metriche prima di cominciare e configuriamo Duplex insieme a te nella collocazione che scegli.

Su decisioni e postazioni. Una decisione è una richiesta a cui Duplex partecipa, che risponda Duplex o che coinvolga la tua IA. Ogni preventivo arriva per iscritto prima di impegnarti.

No. Porti il tuo accesso al modello e lo paghi al tuo fornitore, e Vareon non applica ricarichi sui token. Una decisione che Duplex ha appreso non richiede alcuna chiamata al modello.

Resta nella collocazione che scegli. In Vareon cloud, Vareon gestisce Duplex per te e ogni cliente resta separato. Nel tuo cloud o senza cloud, resta sotto i tuoi controlli. L’unica cosa che esce è una richiesta a un modello esterno che colleghi, e quel fornitore vede solo quella richiesta.

Duplex è l’intelligenza a runtime per la tua IA e i tuoi agenti. Seconda intelligenza accanto al tuo modello, impara e agisce mentre il lavoro si svolge, da una persona all’intera impresa. Impara da ogni risultato, decide e agisce entro le tue regole, acquisisce competenze proprie e porta con sé il tuo lavoro ovunque tu vada. Ciò che costruisce è tuo. Duplex è costruito su ACI, Adaptive Continual Intelligence: una nuova categoria di intelligenza che impara e agisce a runtime, in coppia con i modelli di IA.

Chiunque il cui lavoro si basi sull’IA, da una persona all’intera impresa. Una persona inizia nel proprio assistente, un team condivide ciò che impara, una piccola impresa lascia che Vareon lo gestisca in Vareon cloud, e un’azienda più grande lo porta tramite MCP + hooks in ogni agente che costruisce, nel proprio cloud o senza alcun cloud.

Un harness dà alla tua IA strumenti, prompt e passaggi, e fa ciò per cui è stato configurato. Duplex è una seconda intelligenza accanto alla tua IA: impara da ogni risultato confermato, decide e agisce entro le tue regole e porta il tuo lavoro tra strumenti e modelli, e ciò che impara è tuo. Funziona in Claude, Codex, Cursor e Hermes, e nei tuoi agenti tramite MCP + hooks.

94 capacità in 17 gruppi: Contesto e osservazione · Regole e controllo del comportamento · Esecuzione degli strumenti · Apprendimento e personalizzazione · Compiti di lunga durata · Pianificazione e supporto alle decisioni · Competenze riutilizzabili · Thread persistenti e condivisione · Oblio e controllo dei dati · Stato e spiegazioni · Intelligenza persistente · Personalizzazione · Intelligenza multimodale · Confidenza e autonomia · Sicurezza e supervisione a runtime · Intelligenza operativa · Integrazione e portabilità.

No. Quegli strumenti archiviano ciò che è successo e trovano ciò che gli somiglia. Duplex è un’intelligenza che impara dall’esperienza, dai risultati e dai dati a runtime: capisce lo schema dietro ogni risultato, lo comprime in ciò che generalizza, prevede cosa viene dopo e agisce di conseguenza, entro le tue regole. Così distingue un caso simile, riconosce ancora un caso posto con parole nuove, segue una regola cambiata dalla richiesta successiva e diventa più veloce con l’uso. RAG, memoria, database vettoriali, grafi della conoscenza e cache diventano strumenti che usa.

Il tuo modello di IA è brillante, ma a runtime è solo: noleggiato a chiamata, inizia ogni compito da zero, non può imparare da ciò che il tuo team conferma, perde il contesto tra sessioni e agenti, e nessuno controlla ciò che fanno i tuoi agenti prima che lo facciano. Duplex è la seconda intelligenza al suo fianco, costruita su ACI, e impara e agisce a runtime: parte informato, impara da ogni risultato, decide il percorso, verifica ogni azione rispetto alle tue regole, acquisisce competenze e porta il lavoro attraverso sessioni, agenti e modelli. La tua IA ottiene ciò che le manca a runtime, il lavoro diventa più veloce ed economico con l’uso, e ciò che Duplex impara è tuo.

La tua IA resta al suo posto, e Duplex lavora al suo fianco come seconda intelligenza. Duplex risponde e agisce in base a ciò che ha imparato, in millisecondi, e coinvolge la tua IA per il lavoro nuovo e incerto, con quell’apprendimento allegato. Duplex impara dal risultato confermato per la volta successiva.

Due intelligenze che svolgono insieme lavori diversi, come fa il cervello. Il cervello lavora con due sistemi: uno lento per la conoscenza generale, e uno rapido per ogni nuova esperienza. La tua IA è quello lento. Duplex, costruito su ACI, è quello rapido, e agisce in base a ciò che impara. La tua IA fornisce l’intelligenza generale, imparata lentamente prima del rilascio. Duplex fornisce l’intelligenza a runtime: impara rapidamente dal lavoro reale, e agisce di conseguenza. La scienza cognitiva chiama questa coppia sistemi d’apprendimento complementari.

In un certo senso: funziona come un secondo modello accanto a quello che usi, un’intelligenza a sé, e non sostituisce mai la tua IA. Duplex lavora accanto alla tua IA: informato prima della richiesta, decide e agisce durante, impara dopo il risultato. Una decisione confermata può essere eseguita in millisecondi senza chiamare il modello. Il lavoro nuovo o incerto va alla tua IA con l’intelligenza a runtime di Duplex allegata, e Duplex impara dal risultato confermato per la richiesta successiva.

Intelligenza a runtime: una seconda intelligenza accanto al tuo modello di IA che impara e agisce mentre il lavoro si svolge. Impara da ogni risultato, decide, pianifica, acquisisce competenze, controlla cosa fanno i tuoi agenti e agisce entro le tue regole, e ciò che impara è tuo. Accanto alla tua IA, forma due intelligenze, un solo sistema.

Ovunque la tua IA faccia lavoro reale: assistenti di programmazione e per desktop, agenti per assistenza e operazioni, workflow aziendali, prodotti di IA ad alto volume, team che adattano un modello e lavoro regolamentato. È più utile dove i risultati si possono confermare, perché Duplex applica ogni correzione, decisione o esito confermato alla prossima richiesta pertinente.

Diventano strumenti di Duplex. Duplex chiama ciascuno quando un passaggio ne ha bisogno, impara quale si adatta a quale situazione e verifica che ciò che restituiscono sia attuale, con fonte e data.

ACI, Adaptive Continual Intelligence, è una nuova categoria di intelligenza, creata da Vareon. ACI è un’intelligenza che continua a imparare e ad agire mentre il tuo lavoro si svolge. Si basa su tutto ciò che ha imparato prima, e lavora in coppia con i modelli di IA che usi già. ACI è il frutto di anni di ricerca sulle reti neurali e sul loro trilemma: plasticità, stabilità e modificabilità. Duplex è costruito su di essa.

I modelli di IA imparano prima di essere rilasciati, e poi restano come sono. ACI impara e agisce dopo: a runtime, dal tuo lavoro, finché è in funzione. Impara il tuo lavoro anziché il mondo, si basa su tutto ciò che ha imparato prima, e ciò che impara è tuo. Un’intelligenza che continua a imparare e ad agire a runtime, accanto al modello, è una categoria a sé.

In coppia. Il modello porta l’intelligenza generale: conoscenza, linguaggio e ragionamento. ACI porta ciò che impara dal tuo lavoro. Gestisce ciò che sa già, e coinvolge il modello, informato, per ciò che è nuovo. Il modello resta com’è, e puoi cambiare modello senza perdere ciò che ACI ha imparato.

Un’IA che impara sul momento da un solo risultato confermato, agisce in base a ciò che ha imparato entro le tue regole, segue una nuova regola dalla richiesta successiva, diventa più veloce ed economica man mano che impara, sa quando coinvolgere il tuo modello, gestisce casi che non ha mai visto, acquisisce competenze proprie ed è tua, ovunque lavori.

Finora, solo i laboratori che addestrano i modelli potevano far imparare l’IA. Con ACI, ogni persona e ogni azienda ha un’IA che impara dal suo lavoro, e possiede ciò che quell’IA impara. Ciò che impara si accumula a ogni risultato, resta nella collocazione che scegli, ed è tuo qualunque modello usi.

Duplex è costruito su ACI, e ACI è l’intelligenza al suo interno: tutto ciò che Duplex impara, decide e fa a runtime è ACI al lavoro. Duplex è il prodotto che usi, negli assistenti in cui lavora il tuo team e negli agenti che la tua azienda costruisce, tramite MCP + hooks.

ACI è il frutto di anni di ricerca sulle reti neurali e sul loro trilemma: plasticità, stabilità e modificabilità. La plasticità è imparare il nuovo, rapidamente. La stabilità è conservare ciò che sa. La modificabilità è modificare ciò che ha imparato. Una rete neurale ne ottiene due al massimo: falla imparare rapidamente e dimentica, tienila stabile e smette di imparare, e ciò che ha imparato è sparso in tutta la rete. ACI le ha tutte e tre.

Faruk Guney ha creato da solo ACI, Duplex e la sua nuova startup, dopo anni di ricerca sul trilemma delle reti neurali e più di quindici anni passati a fare di Norck un’azienda globale di produzione e ingegneria on demand.

Da risultati che mostrano che il lavoro era giusto: un test superato, una revisione approvata, un cambiamento osservato o un esito aziendale successivo. Può anche essere preaddestrato su esempi revisionati, decisioni passate, documenti, regole e percorsi tra gli strumenti.

Sì. Preaddestra Duplex sui tuoi esempi verificati, sulle decisioni passate, sui documenti, sulle regole, sui percorsi degli strumenti e sulle librerie di metodi comprovati. Li impara prima di entrare in funzione, così è utile dalla prima richiesta, e continua a imparare in produzione.

Il tuo team fissa lo standard per ogni tipo di lavoro. Il codice può richiedere test e revisione, mentre un’azione regolamentata può richiedere l’approvazione di una persona.

Una correzione appartiene all’area di lavoro in cui è stata fatta, e aiuta il lavoro successivo pertinente. Gli utenti autorizzati possono rivedere, correggere o rimuovere qualsiasi cosa Duplex abbia imparato.

Sì. Duplex impara lo schema, così gestisce formulazioni e dettagli nuovi, e riconosce un caso simile solo in apparenza che richiede una risposta diversa. Sui casi ingannevoli, simili solo in apparenza, ha sbagliato il 7.5% delle volte, contro il 45.3% di una cache.

La nuova regola vale dalla richiesta successiva. Duplex sostituisce la decisione superata e lascia invariato il lavoro non correlato. Dopo un cambio di policy ha dato 0% risposte obsolete, contro 72% per cache e retrieval.

Apprendimento continuo, a runtime. Duplex impara da ogni risultato appena viene confermato, così la richiesta successiva ne beneficia già, senza addestramenti e senza GPU. Durante un cambiamento, il 100% del suo lavoro passato resta intatto.

L’addestramento è l’uso quotidiano: Duplex impara da ogni risultato confermato e lo applica dalla richiesta successiva. Il preaddestramento gli dà un vantaggio iniziale, e i pesi della tua IA restano come sono.

Per il lavoro nuovo, ampio o creativo, e per tutto ciò che richiede nuova scrittura o nuovo ragionamento. Duplex prepara esattamente ciò che riceve la tua IA, con allegato ciò che ha imparato. Una decisione che Duplex ha imparato non richiede chiamate al modello.

Se Duplex è stato preaddestrato su quel tipo di lavoro, risponde fin dall’inizio. Altrimenti se ne occupa la tua IA, con la conoscenza di Duplex allegata, e una volta confermato il risultato, la volta successiva se ne occupa Duplex.

La tua IA, ogni volta che il lavoro richiede nuova scrittura o un ragionamento aperto, con allegato ciò che Duplex ha imparato. Quando Duplex ha imparato il lavoro, risponde da solo.

Tutto ciò che Duplex ha imparato vive accanto alla tua IA, quindi passa con te al nuovo modello. Nel test di adattamento, ciò che Duplex ha imparato è passato a un’altra famiglia di modelli senza alcun riaddestramento.

Sì. La tua collocazione e le tue impostazioni decidono quale modello è disponibile e dove va ogni richiesta.

Server comuni. Duplex non ha bisogno di una GPU propria: una decisione che ha imparato richiede ≈97 ms, contro ≈2,231 ms per una chiamata al modello. Solo la tua IA ha bisogno di acceleratori, e Duplex la coinvolge per il lavoro nuovo.

L’obiettivo, le decisioni prese, i vincoli e il lavoro non finito proseguono all’interno dello stesso cliente e della stessa area di lavoro. Il lavoro non correlato e le credenziali restano indietro.

Ciò che ti serve per continuare: obiettivi, decisioni e lavoro in sospeso. La trascrizione completa resta dov’era, e le regole di accesso del tuo team continuano a valere.

Sì, quando le connessioni appartengono allo stesso cliente e a un’area di lavoro consentita. I confini di identità, di area di lavoro e di cliente restano in vigore.

Sì, quando entrambe le persone sono autorizzate per l’area di lavoro condivisa. Il lavoro personale o riservato resta separato, secondo le tue impostazioni di accesso.

Il contesto ti aiuta a continuare il lavoro in sospeso, e può essere temporaneo. Ciò che Duplex impara viene da risultati confermati, e aiuta ogni volta che è pertinente.

Applica le correzioni confermate, aggiorna le decisioni quando una regola cambia, porta avanti il lavoro in corso, pianifica processi in più passaggi, usa i tuoi strumenti e riduce le chiamate al modello sul lavoro che ha imparato.

Sì. Duplex impara come rispondono i tuoi processi, pianifica il percorso più breve e porta vincoli e metodi confermati da un passaggio all’altro e da una sessione all’altra. La tua IA porta un ragionamento nuovo a ogni svolta inattesa.

Sì. Impara cosa cambiano le azioni nei tuoi sistemi, prevede l’effetto di un passaggio prima che venga eseguito e propone il percorso più breve verso un obiettivo. Su un benchmark aziendale pubblico ha battuto tre modelli di frontiera nel prevedere i cambiamenti di sistema. Ogni passaggio reale passa comunque dai tuoi controlli.

Sì, una volta che il tuo team attiva la funzione: dagli un obiettivo, le azioni che può compiere e un modo per verificare il successo. Esplora in sicurezza, testa la competenza prima di usarla e la rimuove su richiesta. Ha completato ogni compito con il modello spento.

Sì. Duplex fa rispondere il tuo modello come se fosse stato addestrato sul tuo lavoro, e i pesi del modello restano come sono. Ha battuto gli adapter con fine-tuning in 6 / 6 test, senza alcun ciclo di addestramento, e l’adattamento è passato a un’altra famiglia di modelli senza riaddestramento.

Sì. Per compiti ben definiti, Duplex scrive un piccolo programma o ne riusa uno che ha già funzionato, lo testa su casi noti e lo esegue quando li supera. Il tuo team può sospenderlo o ritirarlo in qualsiasi momento.

Sì. Documenti, grafi della conoscenza e database diventano fonti di conoscenza di Duplex, ciascuna con il suo responsabile, la sua fonte e la sua data. Duplex sa quando un fatto cambia, e porta i fatti giusti in ogni decisione.

Sì. Duplex può condividere apprendimento e contesto approvati con ogni agente nell’area di lavoro scelta. Per qualsiasi cosa abbia imparato, puoi vedere da quale agente proviene, con quale modello, e quando. L’apprendimento di ogni cliente resta di quel cliente.

Il tuo team decide da cosa impara Duplex, rivede ciò che ha imparato e può correggerne o rimuoverne qualsiasi parte. Le tue regole, approvazioni e controlli si applicano a ogni azione.

I quattro plugin sono Claude, Codex, Cursor e Hermes. I team che costruiscono i propri agenti li collegano tramite MCP + hooks.

Oggi sono disponibili quattro plugin. Se il tuo team costruisce e gestisce l’agente, MCP + hooks può fare al caso tuo; per qualsiasi altro assistente, dicci quale usi.

Agli agenti che la tua azienda costruisce. Si collegano a Duplex tramite MCP, e gli hook coinvolgono Duplex a ogni passaggio: prima di ogni richiesta, prima di ogni chiamata a tool e dopo ogni risultato. Ogni azione è verificata rispetto alle tue regole prima di essere eseguita, con approvazioni dove le vuoi e un unico storico che puoi esportare.

Un plugin funziona in un assistente supportato, tramite MCP: l’assistente coinvolge Duplex a ogni passaggio, e costruisce la tua intelligenza personale. MCP + hooks funziona negli agenti che la tua azienda costruisce: gli hook coinvolgono Duplex a ogni passaggio del loro lavoro, e costruisce l’intelligenza della tua azienda. È lo stesso Duplex in entrambi i casi.

Prima di ogni richiesta, prima di ogni chiamata al modello, prima di ogni chiamata a tool, dopo ogni risultato, a ogni cambio di mano e a ogni approvazione. Duplex applica prima le tue regole, poi ciò che ha imparato, e ogni azione è verificata prima di essere eseguita.

Un plugin, quando le persone lavorano in un assistente supportato. MCP + hooks, quando la tua azienda costruisce i propri agenti e Duplex deve partecipare a ogni passaggio.

Sì. Collegati alla stessa area di lavoro, condividono lo stesso apprendimento e lo stesso contesto approvati. L’accesso resta limitato alle persone e agli agenti che autorizzi.

Un plugin o MCP + hooks, chi condivide ciò che Duplex impara e, se vuoi, gli esempi, le decisioni e i documenti su cui preaddestrarlo. Poi la collocazione e le regole di accesso adatte al lavoro.

Con un plugin supportato, le persone continuano a lavorare dentro l’assistente che usano già. Il team conferma gli esiti buoni e corregge quelli sbagliati, e i passaggi di approvazione dipendono dal prodotto e dall’area di lavoro.

Dalla prima richiesta, se lo preaddestri. Una correzione confermata aiuta dal caso corrispondente successivo, e ogni risultato confermato rende Duplex più veloce, più economico e più accurato.

Sì, è il preaddestramento. Esempi verificati, decisioni passate, documenti e regole sono un ottimo punto di partenza. Il tuo team mette ciascuno nell’area di lavoro giusta e può correggerlo o rimuoverlo in seguito.

Sì. Nella console, gli utenti autorizzati possono rivedere, correggere o rimuovere qualsiasi cosa Duplex abbia imparato, e vederne lo storico. I controlli esatti dipendono dal prodotto e dall’implementazione.

Sì. Puoi creare aree di lavoro più ristrette, e le impostazioni di identità e accesso decidono chi condivide ciascuna. Tutto quell’apprendimento resta all’interno della tua organizzazione.

Duplex ha tre collocazioni: Vareon cloud, il tuo cloud e senza cloud, su macchine che gestisci tu. Il tuo cloud e senza cloud sono soluzioni enterprise. Ogni integrazione è disponibile in ciascuna, alle condizioni del deployment.

Come soluzione enterprise. Scrivici a hello@vareon.com indicando l’ambiente, dove devono restare i dati e i tuoi requisiti di sicurezza, e pianifichiamo il deployment con te.

Sì. La collocazione senza cloud supporta ambienti disconnessi e air-gapped, con dipendenze locali e un modello locale. Duplex chiama un modello esterno solo se ne configuri uno.

Sì. C’è un percorso supportato tra le collocazioni, e ciò che Duplex ha imparato si sposta senza riaddestramento. Le responsabilità operative e il lavoro di migrazione si concordano per ogni implementazione.

Sì. Un deployment può usare il tuo accesso al modello. I costi del fornitore del modello, le credenziali e il confine che creano sono gestiti a parte e indicati nel preventivo e nel contratto.

Sì. I tuoi input, il materiale di riferimento, lo storico e tutto ciò che Duplex ne impara servono solo alla tua organizzazione. Le aree di lavoro possono aggiungere confini più stretti per team, prodotti, regioni o classi di dati.

Sì. Su sei famiglie di attacchi parafrasati, li ha bloccati tutti, con lo 0.7% di falsi rifiuti, il valore più basso tra gli approcci che li hanno bloccati tutti.

Decidi tu chi è autorizzato, in ogni collocazione. Vareon gestisce il servizio in hosting, e ha accesso a un’implementazione nel tuo cloud o senza cloud solo quando glielo deleghi per uno scopo concordato.

Il tuo team accede alla console tramite il tuo provider di identità, il traffico è cifrato in transito, e ciò che Duplex impara e lo storico sono cifrati a riposo. Le opzioni per custodire le tue chiavi dipendono dalla collocazione.

Sì. Gli utenti autorizzati possono rimuovere qualsiasi cosa Duplex abbia imparato, ripristinare una versione precedente ed esportare ciò che ha imparato con il suo storico. Il processo di cancellazione e backup per la tua implementazione è trattato nella verifica di sicurezza e nel contratto.

Solo ciò che consenti. I dati personali possono essere oscurati prima che Duplex ne impari, li invii a un modello o li aggiunga allo storico, e Duplex può applicare ciò che ha imparato senza il testo originale.

È di sola aggiunta e rende evidente ogni manomissione: ogni modifica viene aggiunta come nuova voce, quindi una voce alterata si vedrebbe. Gli utenti autorizzati possono esportarlo.

Gli utenti autorizzati possono rimuoverne l’influenza, e l’apprendimento non correlato resta com’era. Dopo un avvelenamento deliberato, Duplex ha rimosso tutti i 40 campioni avvelenati, e il suo apprendimento legittimo è rimasto intatto.

La conservazione si stabilisce per ogni deployment. Dipende dai dati, dalla collocazione, dalla tua configurazione, dall’architettura dei backup e dal contratto applicabile.

Duplex è in progetti pilota privati, e una certificazione indipendente è prevista. Fino ad allora, il dossier sulla sicurezza descrive i controlli oggi in vigore per la collocazione che stai valutando.

I fornitori usati per il tuo deployment, ed eventuali condizioni relative ai sub-responsabili del trattamento, sono indicati nei tuoi documenti di cliente. Nel tuo cloud o senza cloud, li scegli tu.

11 risultati su costo, accuratezza, apprendimento continuo, generalizzazione, pianificazione, agenti, sicurezza, nuove competenze e adattamento, tra cui tre benchmark pubblici.

Una cache ripropone una risposta precedente quando una richiesta sembra simile. Duplex impara lo schema dietro i risultati confermati, segue i cambi di regola dalla richiesta successiva e riconosce i casi simili solo in apparenza, e può comunque richiamare la tua cache come strumento. Dopo un cambio di regola, Duplex ha mantenuto un’accuratezza del 92.5%, mentre una cache è scesa al 42.6%.

Tienilo: il retrieval diventa uno degli strumenti di Duplex. Duplex lo chiama quando un passaggio ha bisogno di un estratto, impara quali fonti rispondono a quali domande e sa quando un fatto è cambiato.

Diventa una fonte di conoscenza per Duplex. Duplex legge i fatti collegati quando una decisione ne ha bisogno, sa quando cambiano e impara quali relazioni contano per il tuo lavoro.

Sì. I modelli con fine-tuning e quelli specialistici diventano strumenti a cui Duplex indirizza il lavoro, e Duplex può consegnare al tuo team di addestramento esempi confermati quando vuoi addestrare. Tutto ciò che Duplex impara continua a funzionare accanto ai nuovi pesi.

Diventano parte del modo in cui Duplex agisce. Duplex esegue ogni chiamata al modello e agli strumenti secondo le tue regole, e i tuoi guardrail e firewall continuano ad applicare le loro.

Un gateway di IA instrada le chiamate e riporta l’utilizzo. Duplex è un’intelligenza: impara da ogni risultato confermato e agisce di conseguenza, e tramite MCP + hooks partecipa a ogni passaggio degli agenti che la tua azienda costruisce, con apprendimento condiviso, continuità, approvazioni e un unico storico.

Al loro fianco. L’osservabilità mostra cosa hanno fatto i tuoi agenti e le valutazioni lo testano; Duplex impara da ciò che il tuo team conferma, così una correzione vale dalla successiva richiesta corrispondente. Le tue tracce e le tue suite di valutazione continuano a funzionare come sono.

Il prodotto, l’uso previsto, la dimensione del team, la collocazione ed eventuale capacità dedicata. I prezzi arrivano per iscritto, con le ipotesi su cui si basano.

Duplex è un prodotto di Vareon, Inc., l’azienda dietro vareon.com.

Usa la pagina dei contatti e indica il prodotto, la collocazione e il tipo di lavoro che hai in mente. Il team risponderà alla domanda o ti indicherà la pagina con i dettagli.