Fyxer ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਹਾਇਕ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ

ਕਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਨਬਾਕਸਾਂ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਅਤੇ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਅਤੇ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।

Fyxer ਨੇ ਅਜਿਹਾ AI ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਹਾਇਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਮ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ 5,00,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਹਾਇਕ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਰਜਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੀ ਵੰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣ ਲਈ ਈਮੇਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਿਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਦੋ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਈਮੇਲ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਰਿਸ਼ਤੇ, ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਪਰੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਦੇ ਟੀਚੇ ਅਨੁਸਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਗੱਲ ਦਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦੇ ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ AI ਲਈ ਛਲਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

Fyxer ਦੇ ਸਹਿ-ਸਸਥਾਪਕ ਆਰਚੀ ਹਾਲਿੰਗਸਵਰਥ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ, "ਮੋਰਾਵੈਕਸ ਪੈਰਾਡੌਕਸ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹੈ।” “ਜਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਇਨਸਾਨਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਔਖੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਿਹੜੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਇਨਸਾਨਾਂ ਲਈ ਔਖੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।" Fyxer ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਕੇ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਸਹਾਇਕ ਵਾਂਗ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੇ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ OpenAI ਮਾਡਲ ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ ਲੱਭਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਇਸ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਹਮਾਇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Fyxer ਨੇ OpenAI ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ Fyxer ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ’ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਵਰਗੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਚਰਚਾ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਦਿੱਤੀ।

Fyxer ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਡੂੰਘੇ ਸੰਦਰਭ ਵਾਲੇ AI ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਅਹਿਮ ਸਬਕ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

Fyxer ਨੇ ਆਪਣਾ ਸਿਸਟਮ 30–50 ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਈਮੇਲ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇ ਸੀਮਤ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਟੈਕਸਟ-ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਵਜੋਂ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, Fyxer ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਕਿਸੇ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹੋਣ।

ਹਾਲਿੰਗਸਵਰਥ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ, "ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਕਈ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।"

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਈਮੇਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਸੁਨੇਹੇ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਕੇਵਲ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਜੇ ਕਿਸੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਵਾਧੂ ਮਾਡਲ ਈਮੇਲ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਗੱਲਬਾਤ ਮੀਟਿੰਗ ਤੈਅ ਕਰਨ, ਕਿਸੇ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਲੰਬੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੇ ਲੜੀ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।

ਮੇਮੋਰੀ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। Fyxer ਨੂੰ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਦੌਰਾਨ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਵਾਰ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਿਟਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਈਮੇਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਲੱਭਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਲੜੀ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਯਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਸ਼ਾਂਤਸੀਲਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "OpenAI ਮਾਡਲ Fyxer ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਜਿਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਉਸਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਈਮੇਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।”

ਆਪਣਾ AI ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, Fyxer ਨੇ ਕਈ ਸਾਲ ਤੱਕ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵੱਲੋਂ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਹਾਇਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਨੇ 500,000 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਟਿੱਪਣੀਬੱਧ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਇਆ, ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਸਹਾਇਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੇ Fyxer ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚੋਂ ਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਇਆ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੌਜੂਦ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਖ਼ੂਬੀ ਸਮਝਿਆ: ਕਿਹੜੇ ਸਮੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਪਿਛਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਅਹਿਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।

Fyxer ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਵੇਰੀਐਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਲੋਅ-ਰੈਂਕ ਐਡਾਪਟੇਸ਼ਨ (LoRA) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਟੀਮ ਨੇ ਹਾਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ OpenAI ਦੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, Fyxer ਨੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ ਲਿਆਉਣ ਲਈ OpenAI ਦੀ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਟੀਮ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, Fyxer ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਸਮੇਤ ਆਪਣੇ ਈਮੇਲ ਕੰਮਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਬਣਾਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟਾਂ ’ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਪਰਖਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਡਿਪਲਾਏ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ Fyxer ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਈਮੇਲ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਦੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਸੋਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਈਮੇਲ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਫ਼ਰਕ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ।

Fyxer ਡਾਇਰੈਕਟ ਪ੍ਰੈਫਰੈਂਸ ਔਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (DPO) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਡਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਜੋੜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ: ਮੂਲ ਖਰੜੇ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਸੋਧੇ ਗਏ ਰੂਪ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹਰ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ A/B ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Fyxer ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਪੱਖੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਟੀਮ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਉਸ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਅੱਜ, Fyxer ਦੇ 53% ਏਆਈ-ਤਿਆਰ ਖਰੜੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ 2025 ਵਿੱਚ ਹੀ, Fyxer ਨੇ ਆਪਣੀ ਸਾਲਾਨਾ ਆਵਰਤੀ ਆਮਦਨ (ARR) ਨੂੰ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੋਂ ਵਧਾ ਕੇ 32 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਹੋਲਿੰਗਸਵਰਥ ਲਈ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਬਰਕਰਾਰੀ ਹੈ। Fyxer ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਲਈ Fyxer ਪਹਿਲਾ ਅਜਿਹਾ AI ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਦੇਖਦਿਆਂ, Fyxer ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕੰਮ ਦੇ ਸਿਲਸਿਲਿਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਹਾਇਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਧ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਿੰਗਸਵਰਥ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਸਾਡਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਮੁਕਾਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਆਪਣਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਪਵੇ ਅਤੇ ਉਹ ਇਹ ਸਭ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ Fyxer 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਣ।”