Parallel je z GPT‑6 Astra prepolovil čas in stroške raziskav
Agenti podjetja Parallel z GPT‑6 Astra raziščejo in združijo podatke o trgu dela v pol krajšem času in s pol nižjimi stroški kot s prejšnjimi modeli.
50 %
Manj časa za dokončanje raziskovalnih nalog
50 %
Znižanje stroškov kode
Parallel(odpre se v novem oknu) razvija infrastrukturo za razvijalce, namenjeno agentom umetne inteligence, ki na spletu opravljajo naloge, povezane z znanjem. Njegova orodja podpirajo vse od opiranja glasovnih agentov na spletna dejstva do raziskav za finančne ustanove in pravne stranke, pri čemer združujejo prelomne modele s spletnim iskanjem.
Pri najdaljših raziskovalnih nalogah podjetja Parallel je bilo za kakovosten odgovor običajno treba uporabiti večji model z razširjenim sklepanjem, kar je zahtevalo več časa in virov. Z GPT‑6 Astra je podjetje doseglo veliko izboljšanje časa in stroškov.
»Z Astro smo pokazali, da je mogoče enako kakovostno raziskavo opraviti veliko, veliko hitreje, z manj raziskovalnimi klici in manj žetoni.«
V enem od preizkusov GPT‑6 Astra je Parallel svojemu agentu naročil, naj za šestmesečno obdobje razišče šest različnih statističnih kazalnikov trga dela v štirih zveznih državah. Agent je moral preiskati več spletnih mest, zbrati informacije in ugotovitve združiti v enotno raziskovalno poročilo.
GPT‑6 Astra je delo opravil v pol krajšem času kot prejšnji modeli in stroške kode zmanjšal za približno 50 %, ob tem pa ohranil enako kakovost raziskave.
Parallel je opazil tudi, da je GPT‑6 Astra izvajal bolj usmerjena iskanja in do uporabnega rezultata prišel v manj korakih.
»Astra je pošiljal bolj ciljno usmerjene iskalne poizvedbe in se bolje osredotočal na končno nalogo, pri tem pa je v primerjavi s prejšnjimi modeli uporabljal svoje splošno znanje.«
Zaradi večje učinkovitosti lahko Parallel raziskovalno delo lažje razdeli med več agentov. GPT‑6 Astra lahko posamezne raziskovalne naloge dodeli podagentom, zato delo poteka sočasno, čas za zaporedno izvajanje iskanj pa se skrajša.
Parallel ima zdaj učinkovitejšo pot od zapletenega vprašanja do raziskanega odgovora: manj čakanja, nižje stroške in več možnosti za obsežno reševanje zahtevnih raziskovalnih nalog.
