Neden çoğu yapay zeka projesi Kindred olamıyor? Bunun temel nedeni, çoğu yapay zeka projesinin verimlilik sorunlarını daha hızlı, daha doğru ve daha ucuz bir çözüm arayışında çözmesidir. Ancak bu avantaj kısa sürer ve büyük model her yükseltildiğinde, öndeki model hızla sıradan hale gelir ve herkes aynı başlangıç çizgisinde durur Kindred daha yavaş ve daha zor bir yol seçti. "Çeker çekmez harika ol" özelliğini başlatmak yerine, kendine özgü bir karakter kişiliği oluşturmak, uzun vadeli anılar biriktirmek ve kullanıcı ile gerçek bir duygusal bağ kurmak için çok zaman harcıyor Verimlilik aracı istedikleri gibi değiştirilebilir ve kullanıcılar bunu duygusal endişe olmadan kullanır. Daha ucuz veya daha hızlı bir seçenek bulduğu anda hemen iş değiştirin Kullanıcılar belirli bir yapay zekaya alışkanlık, anı veya hatta biraz bağlanma geliştirmeye başladığında, geçiş maliyeti çok yüksek hale gelir ve bu artık teknolojiyle veya fiyatla kolayca ölçülenemez Bu en temel fark, çoğu proje daha güçlü araçlar üzerinde çalışıyor ve Kindred uzun vadeli ortaklar yapıyor #KaitoYap @KaitoAI @Kindred_AI #Yap @metamaxxmoon $KIN