يعرف كل مدير محفظة حدود الكفاءة - مجموعة المحافظ المثلى التي تقدم أقصى عوائد لمستويات مخاطر معينة. ماذا لو كان لمطالبات الذكاء الاصطناعي حدودها الفعالة؟ عندما نبدأ جميعا في استخدام الذكاء الاصطناعي ، سيكون التحسين الفوري تحديا ثابتا. GEPA ، GEnerative PAreto ، هي تقنية لاكتشاف الحدود الفعالة المكافئة للذكاء الذكاء الاصطناعي. عند قراءة الورقة ، لاحظت أن النتائج الأولية كانت واعدة ، مع تحسن بمقدار 10 نقاط على معايير معينة وطول فوري أقصر بمقدار 9.2 مرة. طول موجه أقصر ، ونعلم جميعا أن مطالبات الإدخال هي أكبر محرك للتكلفة (انظر نموذج الذكاء الاصطناعي الجائع والجائع). لذلك ، قمت بتنفيذ GEPA في EvoBlog. لاستخدام GEPA ، يجب أن نحدد محاور التسجيل التي يستخدمها LLM لتسجيل منشور. ها هي الألغام: (الصورة الأولى) الآن بعد أن أصبح لدينا هذا الإطار ، يمكننا إدخال مطالبة لإنشاء منشور مدونة وجعل نظام EvoBlog يتكرر من خلال مطالبات مختلفة لتلبية الحدود الفعالة لكل بعد ، مرجحة عبر جميع المتغيرات - وليس واحدا فقط. فيما يلي درجات منشورين افتراضيين من المدونة. يمكنك أن ترى أحدهما يرتفع أكثر في الأسلوب ، بينما يركز الآخر على استخدام البيانات. باستخدام GEPA ، يمكننا تحديد أفضل منشور شامل. في هذه الحالة ، هو المنشور الذي يركز على البيانات. كل هذا لأقول ، عزيزي القارئ ، أنني نشرت منشورا واحدا فقط في مدونة تم إنشاؤه بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. هدفي من هذه الأنظمة الآلية هو معرفة كيفية عملها ، وكيفية ضبطها ، وإنشاء مسودات أولية تقترب من المسودتين الأولى والثانية. سأكمل دائما المسودات الثالثة والرابعة. الحدود الفعالة ليست بديلا عن البصيرة والصوت الأصيل.

كم من الوقت وكيف يمكن لمركب الأعمال التجارية؟ هذا سؤال يطرحه كل مستثمر على كل شركة ، عامة أو خاصة. في عام 2010 ، أصبحت Slack & Atlassian عمالقة. في اليوم الذي أعلنت فيه Salesforce عن نيتها الاستحواذ على Slack ، كانت ذات قيمة متساوية لشركة Atlassian بسعر ~ 27 مليار دولار. تبدو منحنيات الإيرادات متشابهة في السنوات الماضية ، ومعدلات نمو مماثلة. يستمر Atlassian في التراكم على نطاق واسع. لكن وقت تحقيق 1 مليار دولار من تاريخ التأسيس يختلف بمقدار عقد من الزمان: 17 مقابل 7 سنوات. لخلق القيمة ، يجب أن تنمو الشركة الناشئة بسرعة وتنمو على نطاق واسع. أو تنمو باستمرار على مدى فترة طويلة من الزمن. تنمو شركات الذكاء الاصطناعي اليوم بسرعة كبيرة. يمكن لشركات T3D2 أن تنمو بمعدل أبطأ على مدى فترة زمنية أطول لتحقيق نفس القيمة السوقية. قارن نمو OpenAI بنسبة 400٪ عند إيرادات 1 مليار دولار مقابل 30٪ لشركة Atlassian. أو ندفة الثلج بنسبة 124٪. تبلغ القيمة السوقية ل Snowflake 75 مليار دولار اليوم ، و Atlassian 42 مليار دولار. ميزة رأس البخار واضحة.