O uso do grande modelo Gemini do Google em produtos de consumo já formou um mecanismo de auto-reforço bastante eficaz. O comportamento dos usuários em plataformas como Gmail, Pesquisa Google, YouTube e outras gera continuamente dados. Esses dados, por sua vez, treinam e otimizam as capacidades do Gemini, e o modelo atualizado é então integrado de volta nesses produtos To C, melhorando a experiência do usuário e aumentando a frequência de uso — esse é o efeito de roda dentada típico.
Na prática, essa lógica realmente tem um sabor de ciclo fechado. Uma grande base de usuários, cenários de uso diversos, garantem a qualidade e variedade dos dados. E as melhorias do Gemini se refletem diretamente nas funcionalidades acessadas pelos usuários diariamente — buscas mais precisas, assistentes de email mais inteligentes, recomendações mais relevantes. Quanto mais fácil de usar, maior a fidelidade do usuário, e mais feedback de dados é gerado. Para os fabricantes de grandes modelos, esse tipo de aplicação em nível de ecossistema é a mais imaginativa.
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AirdropHunter9000
· 01-14 07:50
O ciclo fechado do Google é realmente impressionante, a roda de dados gira e não consegue parar, outros grandes modelos realmente precisam aprender com isso
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liquidation_watcher
· 01-12 13:15
O sistema de ciclo fechado do Google é realmente impressionante; quanto mais dados, mais forte fica o modelo, e uma vez fortalecido, os usuários ficam ainda mais dependentes. Essa é a verdadeira barreira ecológica.
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MevSandwich
· 01-11 10:47
Isto é o monopólio ecológico, o Google ganhou de lavada
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O efeito de roda dentada soa bem, na verdade é bloqueio de dados, não há escapatória
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De fato, é impressionante, aquele sistema do Gmail treina o modelo com os dados diários, e os usuários ainda precisam continuar usando
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hmm Pensando assim, por que as grandes empresas nacionais não conseguiram criar essa sensação
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Só ter quantidade de usuários não basta, é preciso qualidade de dados, o Google realmente é forte nesse aspecto
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Quanto mais usa, mais fica preso, e isso é ótimo para ganhar dinheiro, não é
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Só quero saber, quando os grandes modelos nacionais vão conseguir formar esse ciclo fechado
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É ótimo, mas se continuar assim, os dados dos usuários não serão todos do Google?
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A frase "aplicações de nível ecológico" acertou em cheio, essa é a verdadeira barreira de proteção
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Portanto, no final, os grandes modelos ainda dependem do acúmulo de produtos, apenas ajustar parâmetros não adianta
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SchrödingersNode
· 01-11 10:33
A abordagem de ciclo fechado do Google é realmente impressionante, a roda de dados gira e não consegue parar.
Falando nisso, nós, usuários que somos explorados, treinamos o modelo todos os dias, será que a diversão de usar de graça vale a pena?
A pesquisa é precisa, mas as recomendações estão cada vez mais entendendo que sou, devo ficar feliz ou preocupado...
É por isso que as grandes empresas monopolizam, os pequenos jogadores simplesmente não conseguem competir.
Se o Gemini realmente conseguir inovar nesta rodada, será muito melhor do que alguns que só acumulam parâmetros.
Estou cansado de trabalhar para o Google todos os dias.
O uso do grande modelo Gemini do Google em produtos de consumo já formou um mecanismo de auto-reforço bastante eficaz. O comportamento dos usuários em plataformas como Gmail, Pesquisa Google, YouTube e outras gera continuamente dados. Esses dados, por sua vez, treinam e otimizam as capacidades do Gemini, e o modelo atualizado é então integrado de volta nesses produtos To C, melhorando a experiência do usuário e aumentando a frequência de uso — esse é o efeito de roda dentada típico.
Na prática, essa lógica realmente tem um sabor de ciclo fechado. Uma grande base de usuários, cenários de uso diversos, garantem a qualidade e variedade dos dados. E as melhorias do Gemini se refletem diretamente nas funcionalidades acessadas pelos usuários diariamente — buscas mais precisas, assistentes de email mais inteligentes, recomendações mais relevantes. Quanto mais fácil de usar, maior a fidelidade do usuário, e mais feedback de dados é gerado. Para os fabricantes de grandes modelos, esse tipo de aplicação em nível de ecossistema é a mais imaginativa.