Ketika orang -orang mulai berbicara tentang agen dan asisten kecerdasan buatan, edisi pertama berkisar pada perjalanan. Dapatkah seseorang menonton video di Maladewa dan mengarahkan agen kecerdasan buatan untuk mulai menemukan penerbangan dan hotel, dan memesannya dengan lancar?

Kami mendekati masa depan yang sama ketika industri perjalanan mulai merangkul AICECANC AI. Perahu Kayak Dan ExxpiaDua perusahaan terbesar dalam reservasi perjalanan mengatakan selama VB mengonversi Alokasi dan perubahan pola penelitian berarti bahwa perusahaan perjalanan dapat mengandalkan agen untuk membuat sumber inspirasi untuk melakukan perjalanan menjadi kenyataan.

Matthias Keeler, kepala karyawan produk di Kayak, mengatakan bahwa perusahaan sedang bereksperimen dengan ide ini selama beberapa tahun, bahkan telah mendapat manfaat dari kemitraan dengan Alexa Amazon. Kayak tidak lagi diluncurkan di Alexa, tetapi ini tidak mencegah perusahaan memberikan berbagai kondisi pencarian kepada pelanggan.

“Kami berjuang untuk visi ini untuk agen perjalanan yang selalu tersedia, agen dan kelayakan kecerdasan buatan,” kata Keeler di atas panggung di VB Transform. Pada bulan April, kami meluncurkan tes baru untuk perjalanan agen Seperti kecerdasan buatan; Ini adalah agen obrolan berbasis sepenuhnya yang mengumpulkan daya chatgpt dan banyak alat yang berbeda. Salah satunya sedang mencari di internet, tetapi kami juga menyediakan alat khusus untuk perjalanan atau hotel. “

Kelak mengatakan bahwa “bekerja untuk melihat kami karena pengalaman yang sepenuhnya berdedikasi ini, yang melakukan semua pengangkatan berat untuk Anda ketika Anda berencana untuk bepergian.”

Sementara gagasan agen yang mengarahkan calon pelancong secara proaktif membuat perencanaan yang efektif dalam perjalanan, saya perhatikan Expedia CTO Ramana Thumu bahwa ada keseimbangan pemukulan yang akurat.

“Semakin banyak harapan pelanggan akan terjadi tentang pengalaman yang lancar, dari mencari hingga penyelesaian transaksi,” kata Thomo. “Tapi yang paling penting, dan perubahan yang saya lihat terjadi, adalah mencari keseimbangan antara kontrol yang dimiliki wisatawan, dan kontrol yang kami tawarkan kepada agen.”

Salah satu alasan mengapa keseimbangan ini diperlukan adalah bahwa, semakin banyak, konsumen menemukan inspirasi untuk bepergian ke mana pun. Untuk proyek AI, Expedia memutuskan untuk mengambil keuntungan dari meningkatnya dampak efek perjalanan yang penerbangannya di Instagram.

Thomo mengatakan Expedia Fitur Pencocokan PenerbanganYang diluncurkan pada bulan Juni kepada agen AS, orang -orang diizinkan mengirim bola pelancong publik ke Expedia, dan platform dapat membangun rencana perjalanan berdasarkan ini.

Thomo mengatakan bahwa Xperbidia dapat membangun jenis produk kecerdasan buatan ini karena basis datanya yang luas yang dikumpulkan lebih dari 30 tahun. Thumu dan Keller menekankan pentingnya data dalam membangun alokasi ini, tugas yang bisa sulit.

Alokasi dapat melebihi perencanaan perjalanan berdasarkan inspirasi atau preferensi sebelumnya, seperti yang dikatakan Keeler; Pada akhirnya, platform dan agen kecerdasan buatan mereka dapat mulai merekomendasikan hal -hal untuk dilakukan berdasarkan cuaca pada rencana Anda selama Anda tinggal.

Kecerdasan buatan membantu menyederhanakan kompleksitas

Salah satu kasus di mana perusahaan seperti Kayak dan Expedia digunakan untuk menemukan kecerdasan buatan bahwa mereka berguna adalah “makanan ringan”, atau individu yang mencari penerbangan atau hotel tanpa niat untuk memesan. Ini biasanya orang -orang yang hanya ingin memeriksa harga perjalanan atau mengetahui jumlah biaya hotel.

Sistem intelijen buatan dari makanan ringan dapat membantu menemukan jawaban mereka, dan bahkan dapat mendorong mereka untuk melakukan perjalanan itu, karena banyak persediaan dapat disediakan untuk menemukan tempat tinggal, transportasi, dan kegiatan langsung ke Expedia atau kayak front wrant.

“Apa yang saya temukan menarik ketika saya memicu kapal internasional kayak untuk seseorang (dia) saya dapat mengatakan bahwa kita dapat merencanakan perjalanan yang rumit ini tanpa melakukan semua pencarian,” kata Keeler. “Setiap situs pemesanan hotel dapat memberi tahu Anda bahwa hotel berisi kolam renang, tetapi Anda harus memperdalam untuk menemukan kolam renang yang tak ada habisnya. Ini adalah jenis pertanyaan yang dilakukan chatgpt pekerjaan yang hebat, jadi kami harus menyesuaikannya dan kami mendapatkannya.”

Lansekap North Carolina mendapati dirinya berada di gulma setelah sebuah pesta besar diadakan di rumah bekas klien.

Michael Brown, 37, dituduh mengundang “beberapa ratus orang” ke rumah Widston pada 21 Juni, di mana ia sebelumnya bekerja sebagai lanskap, menurut kantor Union Sharif.

Polisi mengatakan bahwa Brown menunggu sampai pemilik rumah sedang berlibur untuk melemparkan pesta besar itu, dan dia bahkan menerima biaya masuk “dan kemudian mengejeknya.”

Perwakilan dipanggil ke DPR setelah menerima banyak keluhan kebisingan dan menghadapi Brown, yang awalnya memberi tahu mereka bahwa dia adalah pemiliknya, menurut pihak berwenang. Ketika petugas tidak membeli ceritanya, Brown mengklaim bahwa rumah itu milik leluhurnya, kata polisi.

Seorang imigran yang tidak sah dituduh setelah seorang pria Virginia ditemukan ditikam sampai mati di rumah Stringer: es

“Setelah banyak kegagalan epik tambahan dalam mengatakan yang sebenarnya, dia baru -baru ini mengakui bahwa dia adalah orang di taman dan tidak ada hubungannya dengan pemilik rumah sama sekali,” kata kantor Sharif dalam sebuah pernyataan.

Tersangka dari mantan pembunuhan sepak bola, Duke terus kembali ke rumah mereka setelah ditangkap berkat para hakim kejahatan: perwakilan polisi

Kantor Union Sharif County segera tidak menanggapi permintaan Digital Fox News untuk memberikan komentar.

Banyak lembaga penegak hukum setempat menanggapi lokasi kecelakaan itu karena sejumlah besar pemilik partai, karena banyak orang memutuskan untuk “dua kali perilaku kriminal mereka” dengan meninggalkan daerah itu dengan ceroboh – yang menyebabkan banyak halte lalu lintas.

Antonio Brown mengangkat alis dengan situs media sosial di tengah laporan bahwa ia diharuskan mencoba membunuh dugaan

Michael Brown dituduh menyerbu sebuah rumah di mana ia sebelumnya bekerja sebagai pemandangan alami untuk mengadakan pesta rumah besar, menurut pihak berwenang. (ISTOCK)

Brown kemudian ditahan dan didakwa atas dugaan keruntuhan, masuk, properti real estat, memperoleh properti di bawah tuduhan yang salah, menyerang properti gelar non -detik dan berkontribusi pada kenakalan kecil.

Dia dipesan di Pusat Penahanan Kabupaten Union, di mana dia dikatakan secara khusus bahwa dia adalah seorang tamu (di penjara), bukan penduduk, dan dia memerintahkan agar tidak ada konser yang dilemparkan ke sel telepon kami sambil mencoba mengamankan perusahaan tikdal, “kata pernyataan pers.

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Sejak itu, Brown telah dibebaskan dari penjara karena ikatan.

Fox News Digital tidak dapat menemukan pengacara cokelat.

Scott White masih terkejut dengan transformasi cepat kecerdasan buatan dari modernitas menjadi mitra bisnis yang nyata. Sedikit lebih dari setahun yang lalu, produk mengarah Claude ai di dalam pria Saya menonton alat pengkodean kecerdasan buatan lebih awal tidak dapat menyelesaikan satu baris kode. Hari ini, ia sedang membangun program yang siap diproduksi untuk dirinya sendiri-meskipun ia bukan programmer profesional.

White berkata selama percakapan di sisi api: “Saya tidak lagi menganggap pekerjaan saya sebagai menulis PRD dan saya mencoba membujuk seseorang untuk melakukan sesuatu,” kata White saat percakapan di api. VB mengonversi 2025KTT Lembaga Tahunan VentureBeat di San Francisco. “Hal pertama yang saya lakukan adalah, dapatkah saya membangun model bisnis pertama untuk ini di server pascasarjana kami dan kemudian membagikan tampilan percobaannya.”

Transformasi ini merupakan perubahan yang lebih luas dalam bagaimana institusi diadopsi oleh Amnesty International, karena mereka melebihi kelompok obrolan sederhana yang menjawab pertanyaan tentang sistem “agen” canggih yang mampu melakukan pekerjaan independen. Pengalaman putih memberikan sekilas tentang apa yang mungkin terjadi pada jutaan pekerja pengetahuan lainnya.

Dari menyelesaikan kode hingga pemrograman independen: Pengembangan Kecerdasan Buatan Ratusan

Perkembangannya secara signifikan cepat. Saat White bergabung dengan antropor, perusahaan Claude 2 Model dapat menangani penyelesaian teks dasar. melepaskan Claude 3.5 Sonata Dimungkinkan untuk membuat seluruh aplikasi, yang mengarah ke fitur seperti Artefak Ini memungkinkan pengguna untuk membuat fasad khusus. Sekarang, dengan Claude 4 Mencapai 72,5 % Swe-benchModel ini dapat berfungsi sebagai White menyebutnya “insinyur perangkat lunak agen yang benar -benar jauh.”

Ikon ClaudeAlat pengkodean terbaru untuk perusahaan, seluruh analisis codebase, dapat mencari di internet untuk dokumen API, mengeluarkan permintaan penarikan, menanggapi tinjauan komentar kode, dan mengulangi solusi – semua ini sambil bekerja sebagai tidak aman selama berjam -jam. White Catatan bahwa 90 % dari kode Claude itu sendiri ditulis oleh sistem kecerdasan buatan.

“Ini seperti seluruh agen di latar belakang yang tidak mungkin enam bulan lalu,” White menjelaskan.

Giants of the Foundation memotong waktu kerja dari minggu menjadi menit dengan agen kecerdasan buatan

Efek pengembangan perangkat lunak. Novo NordskRaksasa obat Denmark, menggabungkan Claude ke dalam kemajuan pekerjaan yang sebelumnya memakan waktu 10 minggu untuk menyelesaikan laporan klinis, yang sekarang mengakhiri pekerjaan yang sama dalam 10 menit. Gitllab Teknologi digunakan untuk semuanya, mulai dari proposal penjualan hingga dokumen teknis. Intuit Claud diterbitkan untuk memberikan saran pajak langsung kepada konsumen.

White membedakan antara berbagai tingkat integrasi kecerdasan buatan: model bahasa sederhana yang menjawab pertanyaan, model yang diperkuat dengan alat -alat seperti mencari di web, fungsi pekerjaan terorganisir yang mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam proses komersial, dan agen lengkap yang dapat mengikuti tujuan secara independen menggunakan banyak alat dan pengulangan.

White berkata: “Saya berpikir tentang agen sebagai sesuatu yang memiliki tujuan, dan kemudian dia dapat melakukan banyak hal untuk mencapai tujuan ini,” kata White. Faktor kuno utama adalah apa yang “tak terkalahkan” hubungan antara kecerdasan model dan kemampuan produk baru.

Revolusi Infrastruktur: Membangun Jaringan Kolaborator dengan Kecerdasan Buatan

Pengembangan infrastruktur kritis adalah Protokol konteks khas antropologi (MCP), yang White gambarkan sebagai “USB-C untuk integrasi”. Alih -alih perusahaan yang membangun kontak terpisah untuk setiap sumber atau alat data, MCP menyediakan metode terpadu sistem kecerdasan buatan untuk mengakses program lembaga, dari Salesforce hingga gudang pengetahuan internal.

“Ini benar -benar akses demokratis ke data,” kata White, mencatat bahwa integrasi yang dirancang oleh satu perusahaan dapat dibagikan dan digunakan kembali oleh orang lain melalui protokol open source.

Untuk organisasi yang ingin mengimplementasikan agen kecerdasan buatan, White merekomendasikan awal yang kecil dan konstruksi bertahap. “Jangan mencoba membangun sistem agen lengkap dari awal,” saran. “Bangun komponennya, pastikan komponen berfungsi, lalu buat komponen berikutnya.”

Dia juga menekankan pentingnya sistem evaluasi untuk memastikan kinerja agen kecerdasan buatan dengan cara yang dimaksud. “Eval adalah PRD baru,” kata White, merujuk pada dokumen persyaratan produk, sambil menyoroti bagaimana perusahaan mengembangkan cara baru untuk menilai kinerja kecerdasan buatan dalam tugas kerja yang ditentukan.

Dari Asisten Kecerdasan Buatan hingga Organisasi Kecerdasan Buatan: Tenaga Kerja Berikutnya adalah Tenaga Kerja

Melihat masa depan, White membayangkan pengembangan kecerdasan buatan untuk pekerja non -teknis, mirip dengan bagaimana kemampuan pengkodean dikembangkan. Dia membayangkan masa depan di mana individu tidak hanya mengelola satu pelanggan, tetapi organisasi lengkap dari sistem kecerdasan buatan khusus.

“Bagaimana semua orang bisa menjadi CPO atau CEO mini?” Dia bertanya pada White. “Aku tidak tahu persis apa yang terlihat, tapi ini adalah hal yang aku bangun dan ingin sampai di sana.”

Transformasi White mencerminkan tren industri yang lebih luas ketika perusahaan bergulat dengan kemampuan AI yang berkembang. Meskipun adopsi awal berfokus pada kasus penggunaan eksperimental, institusi semakin mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam proses komersial dasar, yang terutama mengubah cara melakukan pekerjaan.

Ketika agen kecerdasan buatan menjadi lebih mandiri dan mampu, tantangan dari mesin pengajaran berubah menjadi tugas untuk mengelola kolaborator dengan kecerdasan buatan yang dapat bekerja secara mandiri untuk waktu yang lama. Untuk telur, masa depan ini sudah mencapai – satu fitur produksi secara bersamaan.