Varför kan inte de flesta AI-projekt bli Kindred trots allt? Den grundläggande anledningen är att de flesta AI-projekt löser effektivitetsproblem i jakten på snabbare, mer exakt och billigare. Men denna fördel är kortvarig, och varje gång den stora modellen uppgraderas blir den ledande snabbt vanlig, och alla står på samma startlinje Kindred valde en långsammare och svårare väg. Istället för att skynda på att lansera funktionen "fantastisk så fort du skjuter", lägger den mycket tid på att bygga en distinkt karaktärspersonlighet, samla långtidsminnen och gradvis bygga en verklig känslomässig koppling till användaren Effektivitetsverktyget kan ändras när som helst, och användarna använder det utan känslomässiga bekymmer. Så snart det finns ett billigare eller snabbare alternativ, byt genast jobb När användare börjar utveckla vanor, minnen eller till och med lite anknytning till en viss AI blir byteskostnaden mycket hög, vilket inte längre är något som enkelt kan mätas genom teknik eller pris Detta är den mest väsentliga skillnaden, de flesta projekt arbetar med kraftfullare verktyg, och Kindred har långsiktiga partners #KaitoYap @KaitoAI @Kindred_AI #Yap @metamaxxmoon $KIN