Proste odpowiedzi o Duplex.
Pytania, które zespoły zadają przed wdrożeniem.

Od pilotażu na twojej własnej pracy. Powiedz nam, gdzie pracuje twój zespół i czego Duplex ma się nauczyć najpierw. Mierniki uzgadniamy przed startem, a Duplex konfigurujemy razem z tobą w wybranym przez ciebie miejscu działania.

Według decyzji i stanowisk. Decyzja to jedno zapytanie, w którym Duplex bierze udział, niezależnie od tego, czy sam odpowiada, czy włącza twoją AI. Każdą wycenę dostajesz na piśmie, zanim się zobowiążesz.

Nie. Korzystasz z własnego dostępu do modelu i płacisz za niego swojemu dostawcy, a Vareon nie dolicza marży do tokenów. Decyzja, której Duplex się nauczył, w ogóle nie wymaga wywołania modelu.

Zostają w wybranym przez ciebie miejscu działania. W Vareon cloud Vareon obsługuje Duplex w twoim imieniu, a każdy klient pozostaje oddzielony. W twojej chmurze albo bez chmury pozostają pod twoją kontrolą. Jedyne, co wychodzi na zewnątrz, to zapytanie do zewnętrznego modelu, który podłączysz, a ten dostawca widzi tylko to zapytanie.

Duplex to inteligencja w działaniu dla twojej AI i twoich agentów. Jako druga inteligencja obok twojego modelu uczy się i działa w trakcie pracy, od jednej osoby po całe przedsiębiorstwo. Uczy się z każdego wyniku, decyduje i działa w ramach twoich zasad, zdobywa własne umiejętności i przenosi twoją pracę, dokądkolwiek idziesz. To, co buduje, jest twoje. Duplex jest zbudowany na ACI, Adaptive Continual Intelligence: nowa kategoria inteligencji, która uczy się i działa na bieżąco, ramię w ramię z modelami AI.

Każdy, czyja praca opiera się na AI, od jednej osoby po całe przedsiębiorstwo. Jedna osoba zaczyna we własnym asystencie, zespół dzieli się tym, czego się uczy, mała firma pozwala Vareon prowadzić go w Vareon cloud, a większa firma włącza go przez MCP + hooks do każdego agenta, którego buduje, we własnej chmurze albo całkiem bez chmury.

Harness daje twojej AI narzędzia, prompty i kroki i robi to, do czego go ustawiono. Duplex to druga inteligencja obok twojej AI: uczy się z każdego potwierdzonego wyniku, decyduje i działa w ramach twoich zasad oraz przenosi twoją pracę między narzędziami i modelami, a to, czego się uczy, jest twoje. Pracuje w Claude, Codex, Cursor i Hermes oraz we własnych agentach przez MCP + hooks.

94 możliwości w 17 grupach: Kontekst i obserwacja · Zasady i kontrola zachowania · Uruchamianie narzędzi · Uczenie się i personalizacja · Długotrwałe zadania · Planowanie i wsparcie decyzji · Umiejętności wielokrotnego użytku · Trwałe wątki i udostępnianie · Zapominanie i kontrola danych · Status i wyjaśnienia · Trwała inteligencja · Personalizacja · Inteligencja multimodalna · Pewność i autonomia · Bezpieczeństwo i nadzór w działaniu · Inteligencja operacyjna · Integracja i przenośność.

Nie. One przechowują to, co się wydarzyło, i znajdują to, co jest do tego podobne. Duplex to inteligencja, która na bieżąco uczy się z doświadczenia, wyników i danych: rozumie wzorzec stojący za każdym wynikiem, kompresuje go do tego, co uogólnia, przewiduje, co będzie dalej, i działa na tej podstawie w ramach twoich zasad. Dlatego odróżnia łudząco podobne zapytanie, rozpoznaje przypadek opisany nowymi słowami, stosuje zmienioną zasadę od następnego zapytania i z użyciem staje się szybszy. RAG, pamięć, bazy wektorowe, grafy wiedzy i cache stają się narzędziami, których używa.

Twój model AI jest znakomity, ale w działaniu zostaje sam: wynajmowany za wywołanie, każde zadanie zaczyna od zera, nie potrafi uczyć się z tego, co potwierdza twój zespół, traci kontekst między sesjami i agentami, a nikt nie sprawdza, co robią twoi agenci, zanim to zrobią. Duplex to druga inteligencja obok niego, zbudowana na ACI, która uczy się i działa na bieżąco: zaczyna z wiedzą, uczy się z każdego wyniku, wybiera drogę, sprawdza każde działanie pod kątem twoich zasad, zdobywa umiejętności i przenosi pracę między sesjami, agentami i modelami. Twoja AI dostaje to, czego brakuje jej w działaniu, praca z użyciem staje się szybsza i tańsza, a to, czego uczy się Duplex, jest twoje.

Twoja AI zostaje na swoim miejscu, a Duplex pracuje obok niej jako druga inteligencja. Duplex odpowiada i działa na podstawie tego, czego się nauczył, w milisekundach, a przy nowej i niepewnej pracy włącza twoją AI razem z tą wiedzą. Potwierdzony wynik uczy Duplex na następny raz.

Dwie inteligencje, które razem wykonują różne zadania, tak jak robi to mózg. Mózg pracuje z dwoma systemami: powolnym dla wiedzy ogólnej i szybkim dla każdego nowego doświadczenia. Twoja AI to ten powolny. Duplex, zbudowany na ACI, to ten szybki i działa na podstawie tego, czego się uczy. Twoja AI zapewnia inteligencję ogólną, wyuczoną powoli przed wdrożeniem. Duplex zapewnia inteligencję w działaniu: uczy się szybko z bieżącej pracy i działa na tej podstawie. Kognitywistyka nazywa tę parę komplementarnymi systemami uczenia się.

W pewnym sensie: działa jak drugi model obok tego, którego używasz, jako odrębna inteligencja, i nigdy nie zastępuje twojej AI. Duplex pracuje obok twojej AI: przed zapytaniem ma wiedzę, w jego trakcie decyduje i działa, a po wyniku się uczy. Potwierdzona decyzja może zostać wykonana w milisekundach bez wywołania modelu. Nowa lub niepewna praca trafia do twojej AI razem z inteligencją w działaniu od Duplex, a potwierdzony wynik uczy Duplex na następne zapytanie.

Inteligencja w działaniu: druga inteligencja obok twojego modelu AI, która uczy się i działa w trakcie pracy. Uczy się z każdego wyniku, decyduje, planuje, zdobywa umiejętności, sprawdza, co robią twoi agenci, i działa w ramach twoich zasad, a to, czego się uczy, jest twoje. Obok twojej AI tworzy dwie inteligencje, jeden system.

Wszędzie tam, gdzie twoja AI wykonuje prawdziwą pracę: asystenci kodowania i asystenci desktopowi, agenci wsparcia i operacji, procesy w przedsiębiorstwach, produkty AI o dużej skali, zespoły dostosowujące model i praca w branżach regulowanych. Najbardziej przydaje się tam, gdzie wyniki można potwierdzić, bo Duplex stosuje każdą potwierdzoną korektę, decyzję albo wynik do następnego zapytania, do którego pasuje.

Stają się narzędziami Duplex. Duplex wywołuje każde z nich, gdy krok tego wymaga, uczy się, które pasuje do jakiej sytuacji, i sprawdza, czy to, co zwracają, jest aktualne, ma źródło i datę.

ACI, Adaptive Continual Intelligence, to nowa kategoria inteligencji, stworzona przez Vareon. ACI to inteligencja, która nie przestaje się uczyć i działać w trakcie twojej pracy. Buduje na wszystkim, czego nauczyła się wcześniej, i pracuje ramię w ramię z modelami AI, których już używasz. ACI to wynik lat badań nad sieciami neuronowymi i ich trylematem: plastycznością, stabilnością i edytowalnością. Duplex jest na niej zbudowany.

Modele AI uczą się przed wydaniem, a potem pozostają takie, jakie są. ACI uczy się i działa później: na bieżąco, z twojej pracy, dopóki jest uruchomiona. Uczy się twojej pracy, a nie świata, buduje na wszystkim, czego nauczyła się wcześniej, a to, czego się uczy, jest twoje. Inteligencja, która obok modelu nie przestaje się uczyć i działać na bieżąco, to kategoria sama w sobie.

Ramię w ramię. Model wnosi inteligencję ogólną: wiedzę, język i rozumowanie. ACI wnosi to, czego uczy się z twojej pracy. Obsługuje to, co już zna, a przy tym, co nowe, włącza model, z kontekstem. Model zostaje taki, jaki jest, a ty możesz zmieniać modele, nie tracąc tego, czego nauczyła się ACI.

AI, która uczy się od razu z jednego potwierdzonego wyniku, działa na podstawie tego, czego się nauczyła, w ramach twoich zasad, stosuje nową zasadę od następnego zapytania, staje się szybsza i tańsza w miarę nauki, wie, kiedy włączyć twój model, radzi sobie z przypadkami, których nigdy nie widziała, zdobywa własne umiejętności i należy do ciebie, gdziekolwiek pracujesz.

Dotąd tylko laboratoria, które trenują modele, mogły sprawić, że AI się uczy. Z ACI każda osoba i każda firma ma AI, która uczy się z ich własnej pracy, a to, czego się uczy, należy do nich. Ta wiedza narasta z każdym wynikiem, zostaje w wybranym przez ciebie miejscu działania i jest twoja, niezależnie od tego, jakiego modelu używasz.

Duplex jest zbudowany na ACI, a ACI jest inteligencją w nim: wszystko, czego Duplex się uczy, co postanawia i robi w działaniu, to praca ACI. Duplex to produkt, którego używasz, w asystentach, w których pracuje twój zespół, i w agentach, których buduje twoja firma, przez MCP + hooks.

ACI to wynik lat badań nad sieciami neuronowymi i ich trylematem: plastycznością, stabilnością i edytowalnością. Plastyczność to szybkie uczenie się nowego. Stabilność to zachowanie tego, co umie. Edytowalność to zmiana tego, czego się nauczyła. Sieć neuronowa ma najwyżej dwie: gdy uczy się szybko, zapomina, gdy utrzymasz ją bez zmian, przestaje się uczyć, a to, czego się nauczyła, jest rozproszone po całej sieci. ACI ma wszystkie trzy.

Faruk Guney sam zbudował ACI, Duplex i swój nowy startup, po latach badań nad trylematem sieci neuronowych i ponad piętnastu latach rozwijania Norck w globalną firmę zajmującą się produkcją i inżynierią na żądanie.

Z wyników, które pokazują, że praca była właściwa: zaliczonego testu, zatwierdzonego przeglądu, zaobserwowanej zmiany lub późniejszego efektu biznesowego. Można go też wstępnie wytrenować na przejrzanych przykładach, wcześniejszych decyzjach, dokumentach, zasadach i ścieżkach narzędzi.

Tak. Wytrenuj Duplex wstępnie na swoich zweryfikowanych przykładach, dawnych decyzjach, dokumentach, zasadach, ścieżkach narzędzi i bibliotekach sprawdzonych metod. Uczy się ich przed uruchomieniem, więc jest przydatny od pierwszego zapytania, i uczy się dalej na produkcji.

Twój zespół ustala standard dla każdego rodzaju pracy. Kod może wymagać testów i przeglądu, a działanie podlegające regulacjom – zatwierdzenia przez człowieka.

Korekta należy do obszaru roboczego, w którym ją wprowadzono, i pomaga w późniejszej pracy, która do niej pasuje. Uprawnieni użytkownicy mogą przejrzeć, poprawić albo usunąć wszystko, czego nauczył się Duplex.

Tak. Duplex uczy się wzorca, więc radzi sobie z nowymi sformułowaniami i nowymi szczegółami, a także wychwytuje łudząco podobne zapytanie, które wymaga innej odpowiedzi. Przy zwodniczych, łudząco podobnych zapytaniach popełniał błąd w 7.5% przypadków, wobec 45.3% w przypadku cache.

Nowa zasada obowiązuje od następnego zapytania. Duplex zastępuje przestarzałą decyzję, a niepowiązaną pracę zostawia bez zmian. Po zmianie polityki udzielił 0% nieaktualnych odpowiedzi, wobec 72% w przypadku cache i wyszukiwania.

Uczenie ciągłe, w działaniu. Duplex uczy się z każdego wyniku w chwili jego potwierdzenia, więc następne zapytanie już na tym korzysta, bez treningu i bez GPU. Przy zmianie 100% jego wcześniejszej pracy pozostaje nienaruszone.

Zwykłe użytkowanie jest treningiem: Duplex uczy się z każdego potwierdzonego wyniku i stosuje go od następnego zapytania. Trening wstępny daje mu przewagę na starcie, a wagi twojej AI pozostają takie, jakie są.

Przy pracy nowej, szerokiej albo twórczej i wszystkim, co wymaga świeżego pisania lub rozumowania. Duplex przygotowuje dokładnie to, co dostaje twoja AI, razem z tym, czego się nauczył. Decyzja, której Duplex się nauczył, nie wymaga wywołania modelu.

Jeśli Duplex został wstępnie wytrenowany na tego rodzaju pracy, odpowiada od początku. W przeciwnym razie zajmuje się nią twoja AI z dołączoną wiedzą Duplex, a gdy wynik zostanie potwierdzony, następnym razem obsłuży ją Duplex.

Twoja AI, zawsze gdy praca wymaga nowego tekstu albo otwartego rozumowania, razem z tym, czego nauczył się Duplex. Gdy Duplex nauczył się danej pracy, odpowiada sam.

Wszystko, czego nauczył się Duplex, działa obok twojej AI, więc przechodzi razem z tobą do nowego modelu. W teście adaptacji to, czego nauczył się Duplex, przeszło do innej rodziny modeli bez żadnego ponownego trenowania.

Tak. Twoje miejsce działania i ustawienia decydują, który model jest dostępny i dokąd trafia każde zapytanie.

Zwykłe serwery. Duplex nie potrzebuje własnego GPU: decyzja, której się nauczył, zajmuje ≈97 ms, wobec ≈2,231 ms w przypadku wywołania modelu. Akceleratorów potrzebuje tylko twoja AI, a Duplex włącza ją przy nowej pracy.

Cel, podjęte decyzje, ograniczenia i niedokończona praca przechodzą dalej w obrębie tego samego klienta i obszaru roboczego. Niepowiązana praca i dane uwierzytelniające zostają na miejscu.

Tyle, ile potrzebujesz, żeby kontynuować: cele, decyzje i niedokończona praca. Pełny zapis rozmowy zostaje tam, gdzie był, a zasady dostępu twojego zespołu nadal obowiązują.

Tak, gdy połączenia należą do tego samego klienta i dozwolonego obszaru roboczego. Granice tożsamości, obszarów roboczych i klientów pozostają nienaruszone.

Tak, gdy obie osoby mają uprawnienia do wspólnego obszaru roboczego. Praca osobista albo z ograniczonym dostępem pozostaje oddzielona, zgodnie z twoimi ustawieniami dostępu.

Kontekst pomaga ci kontynuować niedokończoną pracę i może być tymczasowy. To, czego uczy się Duplex, pochodzi z potwierdzonych wyników i pomaga za każdym razem, gdy pasuje.

Stosuje potwierdzone korekty, aktualizuje decyzje, gdy zmienia się zasada, przenosi bieżącą pracę dalej, planuje procesy wieloetapowe, używa twoich narzędzi i ogranicza wywołania modelu przy pracy, której się nauczył.

Tak. Duplex uczy się, jak reagują twoje procesy, planuje najkrótszą drogę i przenosi ograniczenia oraz potwierdzone metody między krokami i sesjami. Twoja AI wnosi świeże rozumowanie przy każdym nieoczekiwanym zwrocie.

Tak. Uczy się, co działania zmieniają w twoich systemach, przewiduje skutek kroku, zanim zostanie wykonany, i proponuje najkrótszą drogę do celu. W publicznym benchmarku dla przedsiębiorstw pokonał trzy czołowe modele w przewidywaniu zmian w systemie. Każdy rzeczywisty krok nadal przechodzi przez twoje mechanizmy kontroli.

Tak, gdy twój zespół to włączy: daj mu cel, działania, które może podejmować, i sposób sprawdzenia sukcesu. Bezpiecznie eksploruje, testuje umiejętność przed użyciem i usuwa ją na żądanie. Wykonał każde zadanie przy wyłączonym modelu.

Tak. Duplex sprawia, że twój model odpowiada tak, jakby był trenowany na twojej pracy, a wagi modelu pozostają bez zmian. Pokonał dostrojone adaptery w 6 / 6 testów, bez żadnego treningu, a adaptacja przeszła do innej rodziny modeli bez ponownego trenowania.

Tak. Przy dobrze zdefiniowanych zadaniach Duplex pisze mały program albo ponownie używa takiego, który już zadziałał, testuje go na znanych przypadkach i uruchamia, gdy przejdzie testy. Twój zespół może go w każdej chwili wstrzymać albo wycofać.

Tak. Dokumenty, grafy wiedzy i bazy danych stają się źródłami wiedzy Duplex, każde z właścicielem, źródłem i datą. Duplex wie, kiedy zmienia się fakt, i wnosi właściwe fakty do każdej decyzji.

Tak. Duplex może udostępniać zatwierdzoną wiedzę i kontekst każdemu agentowi w wybranym obszarze roboczym. Przy wszystkim, czego się nauczył, widzisz, od którego agenta to pochodzi, z jakim modelem i kiedy. Wiedza każdego klienta zostaje przy tym kliencie.

Twój zespół decyduje, z czego uczy się Duplex, przegląda to, czego się nauczył, i może poprawić albo usunąć dowolną część. Twoje zasady, zatwierdzenia i mechanizmy kontroli obowiązują przy każdym działaniu.

Cztery wtyczki to Claude, Codex, Cursor i Hermes. Zespoły, które budują własnych agentów, podłączają ich przez MCP + hooks.

Dziś dostępne są cztery wtyczki. Jeśli twój zespół buduje i prowadzi agenta, może pasować MCP + hooks; w przypadku każdego innego asystenta daj nam znać, którego używasz.

Dla agentów, których buduje twoja firma. Łączą się z Duplex przez MCP, a hooki włączają Duplex na każdym kroku: przed każdym zapytaniem, przed każdym wywołaniem narzędzia i po każdym wyniku. Każda akcja jest sprawdzana pod kątem twoich zasad przed uruchomieniem, z zatwierdzeniami tam, gdzie ich chcesz, i jedną historią, którą możesz wyeksportować.

Wtyczka działa w obsługiwanym asystencie przez MCP: asystent włącza Duplex na każdym kroku, a to buduje twoją osobistą inteligencję. MCP + hooks działa w agentach, których buduje twoja firma: hooki włączają Duplex na każdym kroku ich pracy, a to buduje inteligencję twojej firmy. W obu przypadkach to ten sam Duplex.

Przed każdym zapytaniem, przed każdym wywołaniem modelu, przed każdym wywołaniem narzędzia, po każdym wyniku, przy każdym przekazaniu i przy każdym zatwierdzeniu. Duplex najpierw stosuje twoje zasady, potem to, czego się nauczył, a każda akcja jest sprawdzana przed uruchomieniem.

Wtyczka, gdy ludzie pracują w obsługiwanym asystencie. MCP + hooks, gdy twoja firma buduje własnych agentów, a Duplex ma włączać się w każdy krok.

Tak. Podłączone do tego samego obszaru roboczego korzystają z tej samej zatwierdzonej wiedzy i kontekstu. Dostęp pozostaje ograniczony do osób i agentów, którym nadasz uprawnienia.

Wtyczkę albo MCP + hooks, kto korzysta z tego, czego uczy się Duplex, oraz, jeśli chcesz, przykłady, decyzje i dokumenty do treningu wstępnego. Potem miejsce działania i zasady dostępu, które pasują do pracy.

Z obsługiwaną wtyczką ludzie dalej pracują w asystencie, którego już używają. Zespół potwierdza dobre rezultaty i poprawia złe, a kroki zatwierdzania zależą od produktu i obszaru roboczego.

Od pierwszego zapytania, jeśli wytrenujesz go wstępnie. Potwierdzona korekta pomaga od następnej pasującej sprawy, a każdy potwierdzony wynik sprawia, że Duplex jest szybszy, tańszy i dokładniejszy.

Tak, to właśnie trening wstępny. Zweryfikowane przykłady, dawne decyzje, dokumenty i zasady dają mocny start. Twój zespół umieszcza każdy z nich we właściwym obszarze roboczym i może go później poprawić albo usunąć.

Tak. W konsoli uprawnieni użytkownicy mogą przejrzeć, poprawić albo usunąć wszystko, czego nauczył się Duplex, i zobaczyć stojącą za tym historię. Dokładne mechanizmy kontroli zależą od produktu i wdrożenia.

Tak. Możesz utworzyć węższe obszary robocze, a ustawienia tożsamości i dostępu decydują, kto korzysta z każdego z nich. Cała ta wiedza pozostaje w twojej organizacji.

Duplex ma trzy miejsca działania: Vareon cloud, twoja chmura oraz bez chmury, na maszynach, które obsługujesz. Twoja chmura i bez chmury to rozwiązania korporacyjne. Każda integracja jest dostępna w każdym z nich, zgodnie z warunkami wdrożenia.

Jako rozwiązanie korporacyjne. Napisz do nas na adres hello@vareon.com, opisując środowisko, miejsce, w którym muszą pozostać dane, i swoje wymagania bezpieczeństwa, a zaplanujemy wdrożenie razem z tobą.

Tak. Miejsce działania bez chmury obsługuje środowiska odłączone i fizycznie odizolowane od sieci, z lokalnymi zależnościami i lokalnym modelem. Duplex wywołuje zewnętrzny model tylko wtedy, gdy go skonfigurujesz.

Tak. Istnieje obsługiwana ścieżka między miejscami działania, a to, czego nauczył się Duplex, przechodzi bez ponownego trenowania. Obowiązki operacyjne i prace migracyjne ustala się dla każdego wdrożenia.

Tak. Wdrożenie może korzystać z twojego własnego dostępu do modelu. Opłaty dostawcy modelu, dane uwierzytelniające i granica, którą tworzą, są obsługiwane osobno i określone w wycenie oraz umowie.

Tak. Twoje dane wejściowe, materiały źródłowe, historia i wszystko, czego Duplex się z nich uczy, służą wyłącznie twojej organizacji. Obszary robocze mogą dodać węższe granice dla zespołów, produktów, regionów albo klas danych.

Tak. W sześciu rodzinach sparafrazowanych ataków zablokował każdy, przy 0.7% fałszywych odmów, najmniej spośród wszystkich podejść, które zablokowały je wszystkie.

Ty decydujesz, kto ma uprawnienia, w każdym miejscu działania. Vareon obsługuje usługę hostowaną, a do wdrożenia w twojej chmurze albo bez chmury ma dostęp tylko wtedy, gdy mu go przekażesz w uzgodnionym celu.

Twój zespół loguje się do konsoli przez własnego dostawcę tożsamości, ruch jest szyfrowany w trakcie przesyłania, a to, czego uczy się Duplex, i historia są szyfrowane w spoczynku. Możliwość zarządzania własnymi kluczami zależy od miejsca działania.

Tak. Uprawnieni użytkownicy mogą usunąć wszystko, czego nauczył się Duplex, przywrócić wcześniejszą wersję i wyeksportować to, czego się nauczył, razem z historią. Proces usuwania i kopii zapasowych dla twojego wdrożenia jest opisany w przeglądzie bezpieczeństwa i w umowie.

Tylko w takim zakresie, na jaki pozwolisz. Dane osobowe można zamaskować, zanim Duplex się z nich nauczy, wyśle je do modelu albo doda do historii, a Duplex potrafi stosować to, czego się nauczył, bez oryginalnego tekstu.

Można do niej tylko dopisywać, a każda ingerencja jest widoczna: każda zmiana jest dodawana jako nowy wpis, więc zmodyfikowany wpis zostałby zauważony. Upoważnieni użytkownicy mogą ją wyeksportować.

Uprawnieni użytkownicy mogą usunąć jej wpływ, a niezwiązana z nią wiedza zostaje tak, jak była. Po celowym zatruciu Duplex usunął wszystkie 40 zatrutych próbek, a jego prawidłowa wiedza pozostała nienaruszona.

Okres przechowywania ustala się dla każdego wdrożenia. Zależy od danych, miejsca działania, twojej konfiguracji, projektu kopii zapasowych i obowiązującej umowy.

Duplex jest na etapie prywatnych pilotaży, a niezależna certyfikacja jest planowana. Do tego czasu dokument o bezpieczeństwie opisuje zabezpieczenia stosowane dziś w miejscu działania, które oceniasz.

Dostawców używanych w twoim wdrożeniu oraz ewentualne warunki dotyczące podprocesorów określają twoje dokumenty klienta. W twojej chmurze lub bez chmury wybierasz ich sam.

11 wyników z zakresu kosztów, dokładności, uczenia ciągłego, generalizacji, planowania, agentów, bezpieczeństwa, nowych umiejętności i adaptacji, w tym trzy publiczne benchmarki.

Cache odtwarza wcześniejszą odpowiedź, gdy zapytanie wygląda podobnie. Duplex uczy się wzorca stojącego za potwierdzonymi wynikami, stosuje zmiany zasad od następnego zapytania i wychwytuje łudząco podobne zapytania, a przy tym nadal może wywoływać twój cache jako narzędzie. Po zmianie zasad Duplex utrzymał dokładność 92.5%, podczas gdy cache spadł do 42.6%.

Zachowaj je: wyszukiwanie staje się jednym z narzędzi Duplex. Duplex wywołuje je, gdy krok potrzebuje fragmentu, uczy się, które źródła odpowiadają na które pytania, i wie, kiedy zmienił się fakt.

Staje się źródłem wiedzy dla Duplex. Duplex czyta powiązane fakty, gdy decyzja ich potrzebuje, wie, kiedy się zmieniają, i uczy się, które relacje są ważne dla twojej pracy.

Tak. Dostrojone i specjalistyczne modele stają się narzędziami, do których Duplex kieruje pracę, a gdy zechcesz trenować, Duplex może przekazać twojemu zespołowi od treningu potwierdzone przykłady. Wszystko, czego Duplex się uczy, nadal działa obok nowych wag.

Stają się częścią tego, jak działa Duplex. Duplex wykonuje każde wywołanie modelu i narzędzia zgodnie z twoimi zasadami, a twoje bariery ochronne i firewalle nadal egzekwują swoje.

Bramka AI kieruje wywołania i raportuje użycie. Duplex to inteligencja: uczy się z każdego potwierdzonego wyniku i działa na tej podstawie, a przez MCP + hooks włącza się w każdy krok agentów, których buduje twoja firma, ze wspólną nauką, ciągłością, zatwierdzeniami i jedną historią.

Działa obok nich. Obserwowalność pokazuje, co zrobili twoi agenci, a ewaluacje to testują; Duplex uczy się z tego, co potwierdza twój zespół, więc korekta obowiązuje od następnego pasującego zapytania. Twoje ślady wykonania i zestawy ewaluacji działają dalej bez zmian.

Produkt, przewidywane użycie, wielkość zespołu, miejsce działania i ewentualną dedykowaną przepustowość. Ceny otrzymujesz na piśmie, wraz z założeniami, na których się opierają.

Duplex to produkt Vareon, Inc., firmy, która stoi za vareon.com.

Skorzystaj ze strony kontaktowej i wspomnij o produkcie, miejscu działania i rodzaju pracy, o którym myślisz. Zespół odpowie na pytanie albo wskaże ci stronę ze szczegółami.