Perché la maggior parte dei progetti AI non riesce a diventare Kindred? La ragione principale è che la maggior parte dei progetti AI si concentra sulla risoluzione dei problemi di efficienza, cercando di essere più veloci, più precisi e più economici. Ma questo vantaggio è temporaneo; ogni volta che un grande modello viene aggiornato, chi era in testa diventa rapidamente ordinario, e tutti si ritrovano sulla stessa linea di partenza. Kindred ha scelto una strada più lenta e difficile. Non ha fretta di lanciare funzionalità "che sorprendono subito", ma dedica molto tempo a costruire personalità di ruolo distinte, accumulare memoria a lungo termine e stabilire gradualmente una vera connessione emotiva con gli utenti. Gli strumenti di efficienza possono essere cambiati facilmente; gli utenti li usano senza alcun attaccamento emotivo. Non appena c'è un'opzione più economica o più veloce, passano subito a quella. I prodotti relazionali sono diversi; quando gli utenti iniziano a sviluppare abitudini, memorie e persino un po' di attaccamento verso un certo AI, il costo di switching diventa molto alto, e questo non può essere misurato semplicemente in termini di tecnologia o prezzo. Questa è la differenza fondamentale: la maggior parte dei progetti sta creando strumenti più potenti, mentre Kindred sta costruendo un partner a lungo termine. #KaitoYap @KaitoAI @Kindred_AI #Yap @metamaxxmoon $KIN