Connect with us

Berita

Penelitian Nous Falls Hermes 4 AI Model yang melampaui chatgpt tanpa pembatasan konten

Published

2 bulan ago

on

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang

Pencarian nousMemulai kecerdasan buatan rahasia yang muncul sebagai suara perintis dalam gerakan kecerdasan buatan Hermes 4 Pada hari Senin, keluarga model bahasa besar yang diklaim perusahaan dengan kinerja sistem cadangan terkemuka dapat mencocokkan kontrol pengguna yang belum pernah terjadi sebelumnya dan pembatasan konten minimum.

Versi ini merupakan eskalasi besar dalam pertempuran antara pendukung AI open source dan perusahaan teknologi utama tentang siapa yang harus mengendalikan kemampuan kecerdasan buatan yang maju. Tidak seperti model dari OpenaiDan GoogleAtau priaHermes 4 dirancang untuk menanggapi hampir semua permintaan tanpa pegangan tangan yang telah menjadi standar dalam sistem kecerdasan buatan.

Nous Research mengumumkan di X (Twitter): “Hermes 4 tergantung pada warisan kami dari model pengguna dengan kemungkinan memperluas waktu tes.” “Perhatian khusus telah diberikan untuk membuat model kreatif dan menarik untuk berinteraksi dengan sensor, penyelarasan netral sambil mempertahankan keadaan matematika di tingkat teknis, pengkodean, dan pemikiran model berat terbuka.”

Bagaimana mengungguli “Hermes Thinking” di Hermes 4 atas chatgpt dan clade atas standar matematika

Hermes 4 Apa yang disebut penelitian nous “pemikiran hibrida”, yang memungkinkan pengguna untuk beralih antara respons cepat dan proses berpikir yang lebih dalam selangkah demi selangkah. Saat diaktifkan, model menghasilkan pemikiran internal mereka dalam bidang khusus Tanda -tanda sebelum memberikan jawaban akhir – mirip dengan model berpikir openai tetapi dengan transparansi penuh dalam proses berpikir tentang kecerdasan buatan.

Kecerdasan buatan membatasi batasnya

Tutup daya, biaya tinggi simbol, dan keterlambatan inferensi dibentuk kembali. Bergabunglah dengan salon eksklusif kami untuk menemukan bagaimana perbedaan besar:

  • Mengubah energi menjadi keuntungan strategis
  • Mengajar penalaran yang efektif untuk keuntungan produktivitas nyata
  • Membuka Pengembalian Investasi Kompetitif dengan Sistem Kecerdasan Buatan Berkelanjutan

Mengamankan tempat Anda untuk tinggal di latar depan: https://bit.ly/4mwngngo

Pencapaian teknis sangat bagus. Dalam Tes, model Bachelors Hermes 4 terbesar mencatat 405 miliar dari 96,3 % di Pengukuran Math-500 Dalam Mode Berpikir dan 81,9 % tentang Tantangan AIME’24 Kompetisi Matematika Kinerja yang bersaing atau melampaui banyak sistem properti yang harganya jutaan untuk dikembangkan.

“Tantangannya adalah membuat efek penggunaan berpikir Rohan Paul di xMenyoroti salah satu terobosan teknis dalam versi.

Mungkin yang paling menonjol, Hermes 4 Dia mencapai tingkat tertinggi dari semua model yang diuji pada “Refusalbench”, penelitian baru yang dibuat untuk mengukur berapa kali sistem kecerdasan buatan menolak untuk menjawab pertanyaan. Model ini mencatat 57,1 %dalam mode berpikir, sangat mengungguli GPT-4O (17,67 %) dan Clauds Sonnet 4 (17 %).

Nous Research’s Hermes 4 Model menjawab lebih banyak pertanyaan daripada persaingan sistem kecerdasan buatan, tes yang mengukur berapa kali formulir menolak untuk menanggapi permintaan pengguna. (Kredit: Penelitian Nous)

Di dalam Dataforge dan Atropos: Penetrasi Sistem Pelatihan Di Balik Kemampuan Hermes 4

Di balik kemampuan Hermes 4 terletak infrastruktur pelatihan lanjutan Pencarian nous Ini telah berkembang selama beberapa tahun. Model telah dilatih menggunakan dua sistem baru: DataforgeGenerator data industri berdasarkan grafik, dan AtropApi penguatan open source.

Dataforge Ini menciptakan data pelatihan melalui apa yang perusahaan gambarkan sebagai “aspek acak” melalui grafik terpandu, yang mengubah data pelatihan sederhana menjadi contoh -contoh instruksi kompleks tindak lanjut. Sistem, misalnya, dapat mengambil artikel Wikipedia dan mengubahnya menjadi lagu rap, kemudian membuat pertanyaan dan jawaban berdasarkan transformasi ini.

AtropSementara itu, ini bekerja seperti ratusan lingkungan pelatihan khusus di mana model kecerdasan buatan mempraktikkan keterampilan khusus – matematika, pengkodean, penggunaan alat, dan penulisan kreatif – hanya komentar saat memproduksi solusi yang benar. Pendekatan “sampel penolakan” memastikan bahwa hanya respons yang diverifikasi berkualitas tinggi yang membuatnya dalam data pelatihan.

“Nous lingkungan ini untuk membuat pengumpulan data untuk Hermes 4!” Menyusun Tommy ShunisiKapitalisme proyek di Delphi Ventures Yang diinvestasikan dalam penelitian nous. “Segala sesuatu dalam kumpulan data berisi 3,5 juta sampel berpikir dan 1,6 juta sampel yang tidak dispread! Hermes telah dilatih pada data RL, bukan hanya set pertanyaan dan jawaban data yang diperbaiki!”

Proses pelatihan membutuhkan 192 nvidia Unit Pemrosesan Grafik B200 Dan 71.616 jam GPU dari model terbesar – investasi akun penting tetapi secara belum pernah menjelaskan bagaimana teknologi khusus dapat bersaing dengan sejumlah besar raksasa teknologi.

Mengapa Penelitian Nous percaya bahwa pegangan tangan kecerdasan buatan “menjengkelkan seperti neraka” dan melukai inovasi

Pencarian nous Dia membangun reputasinya di atas filosofi yang menempatkan kontrol pengguna atas kebijakan konten perusahaan. Model perusahaan dirancang untuk “diarahkan”, yang berarti bahwa mereka dapat ditangkap atau dituntut untuk bertindak dengan cara tertentu tanpa batasan keamanan yang kuat yang menjadi ciri sistem kecerdasan buatan komersial.

“Hermes 4 tidak diatasi sebelum evakuasi tanggung jawab, aturan, kehati -hatian yang berlebihan yang mengganggu neraka dan menyakiti inovasi dan kemudahan penggunaan,” kata Shunisi di utas terperinci. “Jika sumbernya terbuka, tetapi menolak semua permintaan yang tidak berarti. Ini bukan masalah dengan Hermes 4.”

Dia mengambil pendekatan ini Pencarian nous Adalah umum di antara para peneliti dan pengembang yang menginginkan fleksibilitas maksimum, tetapi juga menempatkan perusahaan di pusat diskusi saat ini tentang integritas kecerdasan buatan dan konten moderat. Sementara model dapat digunakan secara teoritis untuk tujuan berbahaya, Nous Research berpendapat bahwa transparansi dan pengendali pengguna lebih disukai untuk mempertahankan gerbang perusahaan.

Perusahaan Laporan Teknis,, yang dirilis bersama model, memberikan rincian yang belum pernah terjadi sebelumnya tentang proses pelatihan, hasil evaluasi, dan bahkan output teks aktual dari tes standar. “Kami percaya bahwa laporan ini mendefinisikan standar baru untuk transparansi dalam pengukuran,” kata perusahaan itu.

Bagaimana startup kecil bersaing dengan 192 unit pemrosesan grafis dengan anggaran teknologi besar AI adalah miliaran dolar

Hermes 4Versi hadir dalam momen penting dalam industri kecerdasan buatan. Sementara perusahaan teknologi besar telah menuangkan miliaran dolar untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang semakin semakin meningkat, gerakan open source yang semakin meningkat berpendapat bahwa kemampuan ini tidak boleh dikendalikan oleh segelintir perusahaan.

Bulan -bulan terakhir telah menyaksikan perkembangan besar dalam kecerdasan buatan sumber terbuka, dengan model seperti meta LAMA 3.1Dan R1 DeepseekDan Ali Baba Qwen Seri pencapaian kinerja yang bersaing dengan sistem properti. Hermes 4 mewakili langkah lain dalam kemajuan ini, terutama di bidang pemikiran – karena kekuatan yang panjang untuk sistem tertutup O1 Openai.

“Pertama, Nous adalah startup yang mencakup lusinan orang yang sangat berbakat”, ” Catatan Shunisi. “Mereka tidak memiliki pengeluaran CAPEX tahunan senilai $ 100 miliar untuk membeli Paskah atau 1.000 karyawan, dan meskipun mereka terus meluncurkan model inovatif dan kecepatan gila.”

Startup, yang Pembiayaan $ 65 juta cepat Awal tahun ini memimpin modelDan itu dikembangkan JiwaSistem pelatihan terdistribusi yang bertujuan mengoordinasikan pelatihan kecerdasan buatan melalui komputer internet menggunakan teknologi blockchain.

Reformasi teknis yang mencegah Hermes 4 memikirkan episode yang tak ada habisnya

Satu Hermes 4Kontribusi teknis yang paling penting membahas model pemikiran: proses berpikir panjang yang berlebihan. Para peneliti telah menemukan bahwa model kredit mikro 14 miliar orang akan mencapai periode maksimum 60 % dari waktu ketika berpikir adalah, dan mereka terutama berhenti dalam episode pemikiran yang tak ada habisnya.

Solusi mereka menjamin fase pelatihan kedua yang mengajarkan model untuk berhenti berpikir tepat tentang 30.000 simbol, yang mengurangi generasi pelayaran sebesar 65-79 % sambil mempertahankan sebagian besar kinerja berpikir. Teknik “kontrol panjang” dapat menjadi berharga bagi komunitas penelitian kecerdasan buatan yang lebih luas.

“Model yang lebih kecil (<14b) cenderung berpikir tentang berpikir ketika disuling, tetapi model yang lebih besar melakukannya Muyu ada di xMenyoroti visi laporan teknis.

Tetapi, Hermes 4 Dia masih menghadapi batasan umum dalam model open source. Meskipun kinerja standar yang mengesankan, model membutuhkan sumber daya matematika yang besar untuk menjalankannya dan mungkin tidak bertepatan dengan kemudahan penggunaan atau keandalan layanan kecerdasan buatan untuk banyak aplikasi.

Di mana Hermes 4 mencoba dan berapa biayanya dibandingkan dengan chatgpt dan claud

Pencarian nous Saya telah membuat Hermes 4 Tersedia melalui beberapa saluran, yang mencerminkan filosofi open source. Bobot khas dapat diunduh secara bebas dalam menghadapi pelukan, sementara perusahaan juga menyediakan akses ke antarmuka pemrograman aplikasi melalui antarmuka obrolan yang telah direnovasi dan kemitraan dengan penyedia inferensi seperti chues, nebius dan luminal.

“Anda dapat mencoba Hermes 4 dalam antarmuka pengguna Nous Nous yang baru terbarukan,” perusahaan mengumumkan, menyoroti fitur -fitur seperti reaksi paralel dan sistem memori.

Untuk pengguna dan peneliti lembaga, model tersebut mewakili alternatif yang menarik dan potensial untuk membayar akses API ke sistem properti, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan kustomisasi tingkat tinggi atau berurusan dengan konten sensitif.

Gambaran terbesar: Apa arti Hermes 4 untuk masa depan pengembangan kecerdasan buatan

melepaskan Hermes 4 Lebih dari sekadar meluncurkan model AI lain – ini adalah pernyataan tentang siapa yang harus mengendalikan masa depan kecerdasan buatan. Dalam industri yang semakin didominasi segelintir raksasa teknologi dengan sumber daya yang hampir tidak terbatas, penelitian Nous telah membuktikan bahwa inovasi masih bisa datang dari tempat yang tidak terduga.

Pendekatan perusahaan menimbulkan pertanyaan dasar tentang perbedaan antara keselamatan dan kemampuan, antara kontrol perusahaan dan kebebasan pengguna. Sementara perusahaan teknologi besar berpendapat bahwa konten moderat dan studi keselamatan yang akurat diperlukan untuk menyebarkan kecerdasan buatan yang bertanggung jawab, penelitian Nous mengklaim bahwa transparansi dan agen pengguna lebih penting daripada pembatasan yang dikenakan pada perusahaan.

Apakah filosofi ini pada akhirnya akan terbukti bermanfaat atau bermasalah yang harus kita lihat. Tetapi ada satu hal tertentu: Hermes 4 telah menunjukkan bahwa masa depan kecerdasan buatan tidak akan ditentukan hanya oleh perusahaan yang memiliki kantong terdalam.

Di bidang di mana barang -barang mustahil kemarin menjadi barang, penelitian nous telah membuktikan bahwa satu -satunya hal paling berbahaya dari kecerdasan buatan yang mengatakan tidak dapat siap untuk mengatakan ya.


Tautan sumber
Related Topics:
Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Berita

Intuit belajar cara membangun pelanggan AI keuangan dengan cara yang sulit: kehilangan kepercayaan pada banyak hal, memulihkannya dalam sendok teh

Published

42 menit ago

on

Oktober 28, 2025

By

Membangun AI untuk perangkat lunak keuangan memerlukan pedoman yang berbeda dari AI konsumen intuisi QuickBooks versi terbaru memberikan contoh.

Perusahaan ini mengumumkan Intuit Intelligence, sebuah sistem yang mengoordinasikan agen AI khusus di seluruh platform QuickBooks untuk menangani tugas-tugas termasuk kepatuhan pajak penjualan dan pemrosesan penggajian. Agen baru ini menambah agen Akuntansi dan Manajemen Proyek yang ada (yang juga telah diperbarui) serta antarmuka terpadu yang memungkinkan pengguna untuk menanyakan data di QuickBooks, sistem pihak ketiga, dan file yang diunggah menggunakan bahasa alami.

Perkembangan baru ini terjadi setelah bertahun-tahun melakukan investasi dan perbaikan di Intuit Genomemungkinkan perusahaan membangun kemampuan kecerdasan buatan yang mengurangi… Peningkatan latensi dan akurasi.

Namun berita sebenarnya bukanlah apa yang dibuat oleh Intuit, melainkan bagaimana mereka membangunnya dan mengapa keputusan desain mereka akan membuat AI lebih berguna. Peluncuran AI terbaru yang dilakukan perusahaan ini mewakili sebuah evolusi yang dibangun berdasarkan pembelajaran yang diperoleh dengan susah payah tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak ketika menerapkan AI dalam konteks keuangan.

Apa yang dipelajari perusahaan ini sangat mengkhawatirkan: Meskipun agen akuntansinya meningkatkan akurasi klasifikasi transaksi rata-rata sebesar 20 poin persentase, perusahaan tersebut masih menerima keluhan tentang kesalahan.

"Kasus penggunaan yang kami coba selesaikan untuk klien meliputi pajak dan keuangan; Jika Anda membuat kesalahan di dunia ini, Anda kehilangan kepercayaan pelanggan dalam jumlah besar dan kami hanya mendapatkannya kembali dalam jumlah besar." Joe Preston, wakil presiden produk dan desain di Intuit, mengatakan kepada VentureBeat.

Arsitektur kepercayaan: Kueri data nyata melalui respons generatif

Strategi teknis Intuit berfokus pada keputusan desain mendasar. Untuk pertanyaan intelijen keuangan dan bisnis, sistem menanyakan data aktual, bukan menghasilkan respons melalui model bahasa besar (LLM).

APenting juga agar data ini tidak semuanya ada di satu tempat. Implementasi teknis Intuit memungkinkan QuickBooks menyerap data dari berbagai sumber berbeda: data asli Intuit, sistem pihak ketiga yang terhubung dengan OAuth seperti Square untuk pembayaran, dan file yang diunggah pengguna seperti spreadsheet yang berisi daftar harga vendor atau data kampanye pemasaran. Hal ini menciptakan lapisan data terpadu yang dapat dikueri dengan andal oleh agen AI.

"Kami sebenarnya menanyakan tentang data asli Anda," Preston menjelaskan. "Ini sangat berbeda dibandingkan jika Anda hanya menyalin dan menempelkan file spreadsheet atau PDF dan menempelkannya ke ChatGPT."

Pilihan arsitektur ini berarti bahwa sistem Intuit Intelligence bertindak sebagai lapisan orkestrasi. Ini adalah antarmuka bahasa alami untuk operasi data terstruktur. Saat pengguna bertanya tentang profitabilitas yang diharapkan atau ingin menjalankan penggajian, sistem menerjemahkan kueri bahasa alami ke dalam operasi database terhadap data keuangan yang diverifikasi.

Hal ini penting karena penelitian internal Intuit telah mengungkapkan meluasnya penggunaan AI dalam bayang-bayang. Saat disurvei, 25% akuntan yang menggunakan QuickBooks mengaku sudah menyalin dan menempelkan data ke ChatGPT atau Google Gemini untuk dianalisis.

Pendekatan Intuit memperlakukan AI sebagai mekanisme untuk menerjemahkan dan memformat kueri, bukan sebagai pembuat konten. Hal ini mengurangi risiko halusinasi yang mengganggu penerapan AI dalam konteks keuangan.

Penjelasan adalah persyaratan desain, bukan sekedar renungan

Di luar arsitektur teknis, Intuit telah menjadikan kemampuan menjelaskan sebagai pengalaman pengguna inti di seluruh agen AI-nya. Hal ini lebih dari sekadar memberikan jawaban yang benar: ini berarti menjelaskan kepada pengguna alasan di balik keputusan otomatis.

Ketika agen akuntansi Intuit mengkategorikan suatu transaksi, ia tidak hanya menampilkan hasilnya; Ini menunjukkan logika. Ini bukan salinan pemasaran tentang AI yang dapat dijelaskan, ini adalah antarmuka pengguna sebenarnya yang menampilkan titik data dan logika.

"Ini tentang menutup lingkaran kepercayaan dan memastikan pelanggan memahami alasannya," Alastair Simpson, wakil presiden desain di Intuit, mengatakan kepada VentureBeat.

Hal ini menjadi sangat penting ketika Anda mempertimbangkan riset pengguna Intuit: Meskipun separuh dari usaha kecil menggambarkan AI sebagai hal yang berguna, hampir seperempatnya tidak pernah menggunakan AI sama sekali. Lapisan penjelasan melayani kedua kelompok: membangun kepercayaan bagi pendatang baru, sekaligus memberikan konteks kepada pengguna berpengalaman untuk memverifikasi keakuratan.

Desain juga menerapkan kendali manusia pada titik-titik pengambilan keputusan yang kritis. Pendekatan ini melampaui antarmuka. Intuit menghubungkan pengguna secara langsung dengan pakar manusia, tertanam dalam alur kerja yang sama, ketika otomatisasi mencapai batasnya atau pengguna menginginkan validasi.

Arahkan transisi dari formulir ke percakapan

Salah satu tantangan paling menarik yang dihadapi Intuit adalah mengelola transformasi mendasar dalam antarmuka pengguna. Preston menggambarkannya memiliki satu kaki di masa lalu dan satu kaki di masa depan.

"Ini bukan sekedar Intuit, ini adalah pasar secara keseluruhan," kata Preston. "Saat ini kami masih memiliki banyak pelanggan yang mengisi formulir dan menelusuri tabel yang penuh dengan data. Kami banyak berinvestasi dalam mengadopsi dan mempertanyakan cara kami menelusuri produk-produk kami saat ini, di mana pada dasarnya Anda mengisi formulir demi formulir, atau tabel demi tabel, karena kami melihat ke mana arah dunia ini, dan sebenarnya ini merupakan bentuk interaksi yang berbeda dengan produk-produk ini."

Hal ini menciptakan tantangan desain produk: Bagaimana Anda melayani pengguna yang merasa nyaman dengan antarmuka tradisional sambil secara bertahap memperkenalkan kemampuan dan agen percakapan?

Pendekatan Intuit adalah mengintegrasikan agen AI langsung ke dalam alur kerja yang ada. Artinya, pengguna tidak dipaksa untuk mengadopsi pola interaksi yang benar-benar baru. Agen pembayaran muncul di sebelah alur kerja penagihan; Agen akuntansi meningkatkan proses rekonsiliasi yang ada daripada menggantikannya. Pendekatan langkah demi langkah ini memungkinkan pengguna merasakan manfaat AI tanpa meninggalkan proses yang sudah biasa.

Apa yang dapat dipelajari oleh para pembuat AI perusahaan dari pendekatan Intuit

Pengalaman Intuit dalam menerapkan AI dalam konteks keuangan menunjukkan beberapa prinsip yang berlaku secara luas pada inisiatif AI perusahaan.

Arsitektur penting untuk kepercayaan: Di area di mana akurasi sangat penting, pertimbangkan apakah Anda perlu membuat konten atau menerjemahkan kueri data. Keputusan Intuit untuk memperlakukan AI sebagai lapisan antarmuka bahasa alami yang sinkron secara signifikan mengurangi risiko halusinasi dan menghindari penggunaan AI sebagai sistem generatif.

Kemampuan penjelasan harus dirancang, bukan dibaut: Menjelaskan kepada pengguna mengapa AI mengambil keputusan bukanlah pilihan ketika kepercayaan dipertaruhkan. Ini memerlukan desain pengalaman pengguna yang disengaja. Mungkin membatasi opsi formulir.

Kontrol pengguna menjaga kepercayaan diri selama peningkatan akurasi: Agen akuntansi Intuit meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar 20 poin persentase. Namun, mempertahankan kemampuan penggantian pengguna sangat penting untuk penerapannya.

Beralih secara bertahap dari antarmuka yang sudah dikenal: Jangan memaksa pengguna untuk meninggalkan formulir percakapan. Sematkan kemampuan AI ke dalam alur kerja yang ada terlebih dahulu. Izinkan pengguna merasakan manfaatnya sebelum meminta mereka mengubah perilaku.

Jujurlah tentang apa yang reaktif versus proaktif: Agen AI saat ini terutama merespons perintah dan mengotomatiskan tugas tertentu. Kecerdasan proaktif sejati yang memberikan rekomendasi strategis yang tidak terduga masih merupakan kemampuan yang terus berkembang.

Atasi permasalahan tenaga kerja dengan alat, bukan hanya pesan: Jika AI dimaksudkan untuk meningkatkan kualitas pekerja, bukan menggantikan mereka, maka pekerja harus dilengkapi dengan alat AI. Tunjukkan pada mereka cara memanfaatkan teknologi.

Bagi organisasi yang mengadopsi AI, perjalanan Intuit menawarkan arah yang jelas. Pendekatan pemenang mengutamakan kepercayaan dibandingkan menunjukkan kemampuan. Dalam bidang di mana kesalahan memiliki konsekuensi yang nyata, hal ini berarti berinvestasi pada akurasi, transparansi, dan pengawasan manusia sebelum melakukan pengembangan percakapan atau tindakan independen.

Simpson menyampaikan tantangannya secara ringkas: "Kami tidak ingin itu menjadi lapisan yang dibaut. Kami ingin klien berada dalam alur kerja alami mereka, agar agen melakukan pekerjaan untuk klien, dimasukkan ke dalam alur kerja."

Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Natalia Neidhart menerbitkan otobiografinya

Published

3 jam ago

on

Oktober 28, 2025

By

baruAnda sekarang dapat mendengarkan artikel Fox News!

Natalya Neidhart adalah salah satu nama terbesar dalam gulat profesional.

Dia adalah cucu dari pelatih gulat legendaris Stu Hart, putri Jim “The Anvil” Neidhart dan keponakan dari Bret Hart dan mendiang Owen Hart. Dia telah menjadi tokoh terkemuka di divisi wanita WWE sejak 2007 dan telah berkembang menjadi salah satu bintang paling populer di perusahaan tersebut.

KLIK DI SINI UNTUK CAKUPAN OLAHRAGA LEBIH LANJUT DI FOXNEWS.COM

Natalya Neidhart menghadiri pemutaran perdana “WWE Monday Night Raw” di Los Angeles di Netflix di Intuit Dome pada 6 Januari 2025 di Inglewood, California. (JC Oliveira/Getty Images)

Neidhart berbicara tentang semua cobaan dan kesengsaraan yang dia hadapi dalam hidupnya dalam otobiografinya, “The Last Hart Beating: From the Dungeon to WWE.” Neidhart membawa pembaca pada perjalanan dari awal mulanya dalam gulat profesional melalui semua momen tragis yang dialami keluarganya, termasuk kematian tragis ayah dan pamannya.

Dia mengatakan kepada Fox News Digital bahwa menulis buku adalah cara dia keluar dari zona nyaman dan menantangnya di level yang berbeda.

“Hal terpenting dalam menulis buku ini hanyalah tentang mencapai tujuan baru, tantangan baru, hal baru,” jelasnya. “Menulis buku adalah sesuatu yang selalu ingin aku lakukan, tapi aku juga takut untuk melakukannya. Setahun terakhir, aku benar-benar menaruh perhatian untuk menghadapi tantangan yang membuatku takut. Aku sudah berpikir untuk melakukan hal-hal seperti…itu bahkan bukan hal yang sangat membuatku takut, tapi hanya melakukan hal-hal di luar zona nyamanku, masuk ke dalam situasi yang tidak mudah seperti mengambil kepribadian baru atau mengerjakan proyek baru.”

“Menulis buku adalah sesuatu yang selalu ingin saya lakukan tetapi terus menundanya karena saya berpikir, ‘Jika saya menulis buku, saya hanya ingin buku itu sempurna.’

Neidhart menjelaskan secara rinci semua suka dan duka yang dia alami di industri ini.

Ia mengatakan bahwa ide utama yang diinginkannya adalah agar pembaca merasa seolah-olah sedang membaca sebuah cerita dan bukan sekadar biografi.

Natalia Neidhart pada Oktober 2017

Natalia Neidhart menghadiri Build Series untuk membahas “Total Divas” di Build Studio pada 25 Oktober 2017 di New York City. (Fotografi Steve Zack/Sihir Film)

Kejuaraan Kelas Berat Dunia WWE dibatalkan karena cederanya Seth Rollins, pertandingan perebutan gelar antara bintang-bintang top

“Gulat adalah latar belakang cerita saya, namun buku ini menceritakan tentang pertandingan yang saya jalani atau bagaimana saya memulainya,” katanya. “Orang-orang yang membacanya, mereka tidak sabar untuk melanjutkan ke bab berikutnya karena ini adalah sebuah cerita. Mereka tidak sabar untuk mengetahui apa yang akan terjadi dalam cerita tersebut dan itu adalah cerita yang tidak diketahui orang-orang.”

Dalam satu contoh, Neidhart menulis tentang mengingat kembali perasaan seperti “yang terakhir tersisa” dari keluarganya dalam bisnis gulat profesional.

Tekanan tentu ada sepanjang karier Neidhart.

“Saya pikir ini hanya soal mencintai apa yang saya lakukan,” katanya kepada Fox News Digital. “Sulit dipercaya saya sudah berada di WWE selama hampir dua dekade, namun saya benar-benar menyukai apa yang saya lakukan. Sama seperti apa pun, akan ada hal-hal yang Anda sukai, akan ada hal-hal yang sulit, dan akan ada hal-hal yang menantang, namun tidak ada perasaan yang lebih hebat daripada berjalan melewati tirai melakukan sesuatu yang Anda sukai dan merasa senang karenanya.”

“Saya pikir hal yang paling penting bagi keluarga saya adalah keluarga saya telah melakukan banyak hal di industri ini, namun pada akhirnya, kami semua memiliki kesempatan untuk terjun ke industri ini untuk benar-benar mewujudkan impian kami, dan ini merupakan hal yang luar biasa.”

“The Last Hart Beating: From the Dungeon to WWE” akan dirilis pada hari Selasa.

Dia mengungkapkan harapannya agar para penggemar dapat “menyembuhkan” dengan membaca buku dan mempelajari pengalamannya.

Natalya Neidhart memegang Kejuaraan Wanita SmackDown

Pegulat WWE Natalya Neidhart memegang sabuk juaranya di Build Studio pada 25 Oktober 2017 di New York City. (Astrid Stawiarz/Getty Images)

Klik di sini untuk mengunduh aplikasi FOX NEWS

“Jika pesan dalam buku saya dapat dijadikan acuan, jika ada yang mendapatkan sesuatu dari buku ini, saya harap ini dapat membantu mereka untuk sembuh,” katanya. “Anda dapat membaca buku saya tanpa mengetahui apa pun tentang gulat dan Anda akan sepenuhnya memahaminya.

“Dan itu adalah hal yang besar bagi saya — saya ingin menulis sebuah buku yang mudah dibaca dan Anda bisa menyukai gulat, Anda bisa membenci gulat, Anda tidak tahu apa-apa tentang gulat, dan Anda bisa sepenuhnya memahami buku itu karena ini tentang manusia dan hubungan, dan menurut saya buku itu akan menyembuhkan banyak orang.”

Ikuti Fox News Digital Liputan olahraga di X Dan berlangganan Buletin Huddle Olahraga Fox News.

Ryan Gaydos adalah editor senior di Fox News Digital.



Tautan sumber

Continue Reading

Berita

Permainan perdagangan agen PayPal menunjukkan mengapa fleksibilitas, bukan standar, yang akan menentukan gelombang e-commerce berikutnya

Published

5 jam ago

on

Oktober 28, 2025

By

Sementara bisnis yang ingin menjual barang dan jasa secara online menunggu Tulang punggung perdagangan agen untuk dibagi, PayPal Mereka berharap fitur-fitur barunya akan mengisi kesenjangan tersebut.

Perusahaan pembayaran ini meluncurkan solusi yang dapat ditemukan yang memungkinkan organisasi membuat produk mereka tersedia di platform obrolan apa pun, terlepas dari model atau protokol pembayaran agen.

PayPal, peserta Google‘S Protokol Pembayaran Agen (AP2)menemukan bahwa mereka dapat memanfaatkan hubungan mereka dengan pedagang dan institusi untuk membantu membuka jalan bagi transisi yang lebih mudah ke perdagangan agen dan menawarkan fleksibilitas yang mereka pelajari akan bermanfaat bagi ekosistem.

Belanja yang didukung AI akan terus berkembang, sehingga bisnis dan merek harus mulai meletakkan dasar sejak dini, kata Michelle Gill, manajer umum bisnis kecil dan layanan keuangan di PayPal, kepada VentureBeat.

“Kami pikir pedagang yang secara historis berjualan melalui toko web, khususnya di e-commerce, akan sangat membutuhkan cara untuk aktif dalam semua model bahasa besar ini,” kata Gill. “Tantangannya adalah tidak ada seorang pun yang benar-benar tahu seberapa cepat semua ini akan bergerak. Masalah yang kami coba bantu pikirkan adalah bagaimana melakukan semua ini dengan sentuhan sesedikit mungkin sambil menggunakan infrastruktur yang sudah Anda miliki tanpa integrasi besar.”

Dia menambahkan bahwa berbelanja dengan AI juga akan menyebabkan “kembalinya konsumen yang mencoba memastikan investasi mereka terlindungi.”

PayPal telah bermitra dengan pembuat situs web Minggu, Simbiodan perdagangan Alat belanja Untuk membawa produk ke platform obrolan seperti Kebingungan.

Belanja yang didukung agen

Layanan perdagangan proxy PayPal mencakup dua fitur. Yang pertama adalah Agent Ready, yang memungkinkan pedagang PayPal yang ada menerima pembayaran pada platform AI. Yang kedua disebut Shop Sync, yang memungkinkan data produk perusahaan ditemukan melalui berbagai antarmuka obrolan bertenaga AI. Dibutuhkan informasi katalog perusahaan dan mengirimkan data inventaris dan pemenuhan ke platform obrolan.

Data tersebut disimpan di gudang pusat tempat model AI dapat menyerap informasi tersebut, kata Gill.

Untuk saat ini, bisnis dapat mengakses sinkronisasi toko dengan Agent Ready yang akan hadir pada tahun 2026.

Agentic Commerce Services adalah solusi satu-ke-banyak, dan itu akan berguna saat ini, di mana MBA yang berbeda menggabungkan sumber data yang berbeda untuk menampilkan informasi, kata Gill.

Manfaat lainnya meliputi:

  • Integrasi cepat dengan mitra saat ini dan masa depan

  • Lebih banyak penemuan produk melalui pengalaman penelusuran tradisional, penjelajahan, dan keranjang belanja

  • Pertahankan wawasan dan hubungan pelanggan seiring merek terus mengontrol catatan dan komunikasi mereka dengan pelanggan.

Untuk saat ini, layanan ini hanya tersedia melalui Perplexity, namun Gill mengatakan lebih banyak platform akan segera ditambahkan.

Platform AI yang terfragmentasi

Perdagangan proksi masih dalam tahap awal. Agen AI mulai menjadi lebih baik dalam membaca browser. Meskipun platform seperti ChatGPT, Gemini, dan Perplexity kini dapat menawarkan produk dan layanan berdasarkan permintaan pengguna, orang belum dapat membeli sesuatu dari obrolan.

Saat ini terdapat perlombaan untuk menciptakan standar yang memungkinkan agen bertransaksi atas nama pengguna dan membayar barang. Berbeda dengan AP2 Google, OpenAI Dan tape Anda punya Protokol Perdagangan Proksi (ACP) Dan Visa Saya memecatnya Protokol Proksi Tepercaya.

Selain memungkinkan lapisan kepercayaan bagi agen untuk melakukan transaksi, masalah lain yang dihadapi organisasi dalam perdagangan agen adalah fragmentasi. Platform obrolan yang berbeda menggunakan model berbeda yang juga menafsirkan informasi dengan cara yang sedikit berbeda. PayPal telah belajar bahwa ketika bekerja dengan pedagang, fleksibilitas itu penting, kata Gill.

“Bagaimana Anda memutuskan apakah akan menghabiskan waktu Anda untuk berintegrasi dengan Google atau Microsoft atau ChatGPT atau Perplexity? Dan masing-masing dari mereka sekarang memiliki protokol yang berbeda, katalog yang berbeda, pengaturan yang berbeda, segalanya yang berbeda. Dibutuhkan banyak waktu untuk menentukan di mana Anda harus menghabiskan waktu Anda,” kata Gill.

Tautan sumber

Continue Reading

Trending