اختاروا قطاعكم. نبحث ما قد يساعد العملاء على فهم LLM واختياره وشرائه واستخدامه والاستمرار في استخدامه — عبر المنتج والتسويق والمبيعات والتسعير والاحتفاظ.
ما الذي قد يساعد عملاءكم على فهم LLM واختياره وشرائه واستخدامه والاستمرار في استخدامه؟
لمطوري النماذج ومنصات الوكلاء ومزودي API وشركات البرمجيات المبنية على AI. نبحث دورة التبنّي البشري كاملة — من تفاعل المنتج والسرد إلى الاستعداد للدفع والاحتفاظ.
متى تخلق قدرة LLM إضافية قيمة كافية للعميل لتبرير الحوسبة؟
لمصنعي الرقائق ومزودي السحابة ومنصات الاستدلال وفرق بنية AI التحتية. نربط سير العمل الحقيقي والقيمة المتصورة للعملاء بميزانيات الاستدلال والسياق والزمن والوسائط والحوسبة — ونختبر متى تخلق القدرة الإضافية قيمة كافية لتبرير تكلفة الخدمة وربما دعم تسعير مستدام.
أي تفاعل مع LLM يعمل بصورة أفضل لعملائكم على الأجهزة اليومية؟
لمصنعي الهواتف والحواسيب والأجهزة القابلة للارتداء وXR والروبوتات وغيرها. نبحث ما يساعد عملاءكم على استخدام نماذج LLM متعددة الوسائط بصورة طبيعية وفعّالة، ومتى يستحق استخدام النص أو الصوت أو الرؤية أو الاستدلال على الجهاز أو الدعم السحابي.
ما الذي قد يساعد مستخدميكم على تفويض مزيد من العمل المفيد إلى وكلاء LLM من دون فقدان السيطرة؟
لشركات برمجيات المؤسسات والأمن السيبراني والإنتاجية وسير العمل. نبحث ما يحتاجه المستخدمون لتفويض عمل مفيد إلى الوكلاء مع مستوى مناسب من الثقة والصلاحيات والتفسير والإشراف.
ما الذي يساعد مستخدميكم على الحصول على قيمة أكبر من LLM عندما يكون الفهم والسلوك مهمين بصورة خاصة؟
للمستشفيات وشركات التقنيات الطبية والصحة الرقمية والصحة النفسية وعلم النفس والتعليم. نبحث ما يحتاج المرضى والأطباء والمتعلمون وغيرهم إلى فهمه والوثوق به وتذكره والتصرف بناء عليه بصورة مناسبة عندما تكون المعلومات مدعومة بـ LLM.
المطلب المشترك هو مشكلة تواصل مهمة بين نظام LLM وعملاء أو موظفين أو مهنيين حقيقيين.
اقترح سؤالاً بحثياً