একসময়, ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রপিকের মতো দৈত্যরা এখনও বড় মডেলগুলিতে কাজ করছিল, এবং তারপরে তারা এআই প্রোগ্রামিংয়ের মতো শিল্পগুলিকে প্রসারিত করেছিল। অন্যদিকে, অনেক ব্যবহারকারী সব ধরণের অভিনব ডেমো থেকে তাদের জ্ঞানে ফিরে আসতে শুরু করে এবং স্থায়িত্ব, বিতরণযোগ্যতা এবং এমনকি এআই সরঞ্জামগুলির ব্যবহার পুনরায় পরীক্ষা করে।
এলেনা ভার্না, সিলিকন ভ্যালির একজন সুপরিচিত বৃদ্ধি কৌশল বিশেষজ্ঞ এবং পরামর্শদাতা, সম্প্রতি AI নেটিভ কর্মচারী নামে একটি ধারণার প্রস্তাব করেছেন, যা সেই কর্মক্ষেত্রের ব্যক্তিদের বোঝায় যারা তাদের কাজের মূল অংশে AI সরঞ্জাম নিয়ে জন্মগ্রহণ করে, তারা নির্বিঘ্নে এবং দক্ষতার সাথে পণ্য সরবরাহ চালাতে পারে।
তার মতে, সত্যিকারের AI-নেটিভ কর্মীরা AI টুল ব্যবহার করেন না, বরং AI-কে ডিফল্টভাবে কাজের ইঞ্জিন হিসেবে ব্যবহার করেন, প্রথাগত প্রক্রিয়া নকশা, ভূমিকা বিভাগ, নথি লেখা, এবং টাস্ক হস্তান্তর এড়িয়ে যান এবং সরাসরি নির্মাণ ও বিতরণ পর্যায়ে প্রবেশ করেন।
Lovable দ্বারা উপস্থাপিত AI স্টার্টআপগুলি একটি সাধারণ উদাহরণ।
35 জনের কম লোকের একটি দল নিয়ে, তারা AI-নেটিভ ওয়ার্কফ্লোগুলির উপর নির্ভর করে 7 মাসে ARR (বার্ষিক পুনরাবৃত্ত রাজস্ব) $80 মিলিয়ন অর্জন করেছে। তাদের গোপনীয়তা হল যে প্রতিটি কর্মচারী ডিফল্ট করে "আগে এআইকে জিজ্ঞাসা করুন, তারপর বিতরণ করুন।"
▲ Feishu CEO Xie Xin
বেশিরভাগ কোম্পানির জন্য, এই কাজের ছন্দের প্রতিলিপি করা সহজ নয়। সমস্যা জনবল বা বাজেটের মধ্যে নয়, চিন্তার পদ্ধতিতে। উপরন্তু, মিলে যাওয়া নতুন টুলস, নতুন প্রসেস এবং এমনকি সম্পূর্ণ নতুন সহযোগিতা যুক্তির একটি সম্পূর্ণ সেট প্রয়োজন।
ঠিক আজই, Feishu এর সর্বশেষ AI পণ্য লঞ্চ সম্মেলন অনুষ্ঠিত হয়েছে, জ্ঞান প্রশ্নোত্তর, AI সম্মেলন এবং Feishu Miaoda সহ বেশ কয়েকটি AI পণ্য প্রকাশ এবং আপগ্রেড করছে। এটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য যে Feishu এও ঘোষণা করেছে যে বহুমাত্রিক টেবিল ভবিষ্যতে এন্টারপ্রাইজ এবং DingTalk-এর জন্য WeChat-কে সমর্থন করবে এবং প্ল্যাটফর্ম জুড়ে ব্যবহারকারীদের বিদ্যমান সহযোগিতামূলক পরিবেশে একীভূত করতে সক্ষম হবে।
উপরন্তু, ব্যবহারকারীদের AI সরঞ্জামগুলির ব্যবহারযোগ্যতা বিচার করতে সাহায্য করার জন্য, Feishu টিম "AI পণ্য পরিপক্কতা মডেল" তত্ত্বগুলির একটি সেটও প্রস্তাব করেছে, যা সমস্ত পণ্যের AI ক্ষমতাগুলিকে চারটি স্তরে বিভক্ত করে এবং ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে একটি ফাংশন নির্ভরযোগ্য এবং ব্যবহারযোগ্য কিনা তা বিচার করতে সহায়তা করে৷
মূল পয়েন্ট:
- জ্ঞানের প্রশ্নোত্তর আগে থেকে জ্ঞানের ভিত্তি স্থাপনের প্রয়োজন নেই। এটি সরাসরি কর্পোরেট নথি থেকে উত্তর ক্যাপচার করতে পারে, অনুমতি বুঝতে পারে এবং কাঠামোগত আউটপুট প্রদান করতে পারে। এটি এখন M3 স্তরে রয়েছে।
- এআই কনফারেন্স বাস্তব-সময়ের মিনিট, ভয়েসপ্রিন্ট রিকগনিশন এবং মিটিং-পরবর্তী ডেলিভারি সমর্থন করে, ব্যবহারিক পন্থা অব্যাহত রাখে এবং M4 এ প্রয়োগ করা হয়েছে।
- বহুমাত্রিক টেবিল আপডেট করার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ। টেবিলে লক্ষ লক্ষ সারি বা হাজার হাজার লোক একসাথে কাজ করছে কিনা তা বিবেচ্য নয়। মূল বিষয় হল এটি এখন ব্যবসার জন্য WeChat সমর্থন করে এবং DingTalk শীঘ্রই উপলব্ধ হবে। উপরন্তু, এটি সিস্টেম তৈরি করতে এবং প্রক্রিয়াগুলি চালানোর জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে এবং AI সম্পূর্ণরূপে টেবিলের প্রতিটি ক্ষেত্র, নোড এবং অপারেশনে এমবেড করা আছে।
- এন্টারপ্রাইজগুলি চাহিদা বিশ্লেষণ থেকে প্রয়োগ পর্যন্ত একটি সম্পূর্ণ চেইন তৈরি করতে Vibe কোডিং ব্যবহার করতে পারে। ডেভেলপমেন্ট কিটটি সমস্ত আকারের কোম্পানির জন্য উপযুক্ত এন্টারপ্রাইজ-লেভেল এআই ডেভেলপমেন্ট টুলের একটি সম্পূর্ণ পরিসর প্রদান করে।
নলেজ কুইজ: AI সেক্রেটারি যিনি কোম্পানির ব্যবসা সবচেয়ে ভালো বোঝেন
একটি এন্টারপ্রাইজের মধ্যে, জ্ঞান প্রায়ই বিভিন্ন সিস্টেম, নথি, এবং চ্যাট রেকর্ড জুড়ে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে, যার ফলে কম অনুসন্ধান দক্ষতা এবং বারবার যোগাযোগের জন্য উচ্চ খরচ হয়।
ফেইশু এই দীর্ঘস্থায়ী কাঠামোগত সমস্যার প্রতিক্রিয়া জানাতে "জ্ঞান প্রশ্ন এবং উত্তর" বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করার চেষ্টা করে। লক্ষ্যটি জটিল নয়: একটি এন্টারপ্রাইজ অনুসন্ধান সরঞ্জাম তৈরি করা যা যেকোনো সময় কল করা যেতে পারে, অনুমতিগুলিতে সাড়া দেয় এবং ব্যবসার কাছাকাছি।
বর্তমানে, এই ক্ষমতা M3 স্তরে পৌঁছেছে এবং বেশিরভাগ সাধারণ পরিস্থিতিতে স্থিরভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আপনি যখন কর্মক্ষেত্রে সমস্যার সম্মুখীন হন, আপনি যেকোনো সময় এটিকে প্রশ্ন করতে পারেন। Feishu নলেজ প্রশ্নোত্তর নথি, জ্ঞানের ভিত্তি, চ্যাট রেকর্ড এবং ব্যবহারকারীরা সিস্টেমে অ্যাক্সেস করতে পারে এমন অন্যান্য তথ্যের উপর ভিত্তি করে কাঠামোগত উত্তর সামগ্রী তৈরি করবে।
বিশেষ করে, আপনি যখন "ফেইশু হংমেং প্রকল্পের অগ্রগতি কী?" প্রবেশ করেন, সিস্টেমটি দ্রুত একটি সাজানো অগ্রগতির সারাংশ দিতে পারে এবং বাস্তব সময়ে প্রকল্পের তথ্য ট্র্যাক করতে পারে।
বেশিরভাগ AI সরঞ্জামগুলির বিপরীতে যেগুলির জন্য জ্ঞানের ভিত্তিগুলির ম্যানুয়াল নির্মাণের প্রয়োজন হয়, Feishu-এর জ্ঞানের প্রশ্ন এবং উত্তরগুলি পূর্বনির্ধারিত কাঠামোর উপর নির্ভর করে না, বরং দৈনন্দিন কর্পোরেট ব্যবহারের সময় স্বাভাবিকভাবে জমা হওয়া সামগ্রীর উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া জানায়।
উদাহরণ হিসাবে একটি নির্দিষ্ট কেন্দ্রীয় উদ্যোগ নিন, এর কর্মীরা এক বছরে 9.4 মিলিয়ন নথি তৈরি করেছে। এর অর্থ এই যে Feishu জ্ঞান প্রশ্ন ও উত্তর সাধারণ মডেলের সাধারণীকৃত উত্তরগুলির উপর নির্ভর করতে পারে না, তবে কর্তৃপক্ষ ব্যবস্থার গভীর বিশ্লেষণের পরে, উত্তরগুলির যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিক সামঞ্জস্য নিশ্চিত করার চেষ্টা করুন।
Feishu AI কনফারেন্স আপগ্রেড করা হয়েছে এবং এমনকি আপনি কে তাও বলতে পারবেন
এআই কনফারেন্স হল ফেইশু দ্বারা লঞ্চ করা প্রাচীনতম এবং সবচেয়ে পরিপক্ক AI পণ্য ফাংশন। এটি এখন M4 স্তরে পৌঁছেছে এবং বিভিন্ন কনফারেন্স পরিস্থিতিতে বিষয়বস্তুর সারাংশ, প্লেব্যাক, মূল পয়েন্ট সারাংশ এবং অ্যাকশন আইটেম তৈরি করতে সহায়তা করে।
এটি একাধিক ধরণের ইনপুট পরিচালনা করতে পারে: রেকর্ডিং ছাড়াই রিয়েল-টাইম মিনিট, অডিও এবং ভিডিও আমদানি এবং মিটিংয়ের পরে তৈরি করা, মিটিং চলাকালীন ট্রান্সক্রিপ্টের রিয়েল-টাইম জেনারেশন… সমস্ত মিটিংয়ের বিষয়বস্তু সিস্টেমের দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাঠামোগত জ্ঞান সম্পদে রূপান্তরিত হতে পারে।
একটি উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হ'ল ভয়েসপ্রিন্ট স্বীকৃতি, যা বিভিন্ন স্পিকারের পরিচয় ভূমিকা সনাক্ত করতে পারে, আরও সঠিকভাবে টীকা এবং গোষ্ঠী বিষয়বস্তু এবং মিটিং রেকর্ডগুলির সন্ধানযোগ্যতা উন্নত করতে পারে।
এই পণ্য আপডেটে, Feishu এর মিটিং এক্সপ্রেস ফাংশনটি গত সপ্তাহে ব্যবহারকারীর মিটিংয়ের মূল পয়েন্টগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পর্যালোচনা করতে পারে এবং আউটপুট: উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি আলোচনার বিষয়, দৈনিক মিটিং ওভারভিউ, মূল সিদ্ধান্ত, এবং করণীয় ট্র্যাকিং ইত্যাদি।
তাহলে এই পরিবর্তন কি আনতে পারে? একটি উদাহরণ হিসাবে Pengfei গ্রুপ নিন। এটি 25,000 এরও বেশি কর্মচারী সহ একটি বড় শক্তি সংস্থা। এটিকে প্রতিদিন প্রায় 400টি "প্রি-শিফ্ট মিটিং" করতে হবে, নিরাপত্তা, প্রবিধান এবং অপারেটিং পদ্ধতির মতো মূল বিষয়গুলি কভার করে৷
অতীতে, আমরা ম্যানুয়াল স্পট চেকের উপর নির্ভর করতাম, যা অদক্ষ ছিল। Feishu AI কনফারেন্সের সাথে সংযোগ করার পরে, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গুণমান পরিদর্শন প্রতিবেদন তৈরি করতে পারে, ম্যানেজমেন্টকে স্পট চেক প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করতে দেয় যা মূলত 5 মিনিটে বেশ কয়েক ঘন্টা সময় নেয় এবং কনফারেন্স কভারেজের হার 15 গুণেরও বেশি বৃদ্ধি পেয়েছে।
Feishu বহুমাত্রিক টেবিল শীঘ্রই আসছে, এবং DingTalk, WeChat এবং অন্যান্য পরিষেবাগুলির সাথে একীকরণ সমর্থন করবে
বহুমাত্রিক টেবিল ছিল এই সম্মেলনের সবচেয়ে বিস্তারিত অংশ। Feishu বলেছেন যে এটির মাসিক সক্রিয় ব্যবহারকারী প্রায় 10 মিলিয়ন ছাড়িয়ে যাচ্ছে, যা অতিরঞ্জিত শোনাচ্ছে, তবে এই সময়ের আপডেটের বিষয়বস্তুর সাথে মিলিত হলে আমরা বুঝতে পারি কেন।
এইবার, ফোকাস চার দিকের দিকে: ডাটাবেস, ড্যাশবোর্ড, অ্যাপ্লিকেশন মডেল এবং এআই ক্ষমতা।
প্রথমে ডাটাবেস নিয়ে কথা বলা যাক। Feishu বিশ্বের প্রথম টেবিল সিস্টেম চালু করেছে যা "একটি টেবিলে কয়েক মিলিয়ন সারি" সমর্থন করে এবং সহযোগিতার ঊর্ধ্ব সীমা 1,000 জনে উন্নীত হয়েছে। এমনকি কয়েক হাজার সারি এবং কয়েক ডজন সূত্রের কলাম সহ একটি টেবিল এক সেকেন্ডের মধ্যে গণনা করা যেতে পারে, যা বাজারে অনুরূপ পণ্যগুলির চেয়ে দশগুণ বেশি দ্রুত। এর পিছনে রয়েছে গণনা ইঞ্জিন এবং সহযোগী অ্যালগরিদমের পুনর্গঠন। সাধারণের ভাষায়, বড় ডেটাও স্থিরভাবে চলতে পারে।
ড্যাশবোর্ডটি একটি হালকা ওজনের BI সিস্টেমের কাছাকাছি, নতুন বিশ্লেষণমূলক ফাংশন যেমন পিভট টেবিল, স্লাইসার এবং চার্ট লিঙ্কেজ সহ। এটি 50 টিরও বেশি ধরণের চার্ট এবং একাধিক সেট টেমপ্লেট সমর্থন করে। ব্যবসায়িক কর্মীরা BI সফ্টওয়্যার ক্রয় ছাড়াই পেশাদার প্রতিবেদন তৈরি করতে পারে।
একটি উদাহরণ হল Daxing বিমানবন্দর এটি একটি সরঞ্জাম অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে ব্যবহার করেছে যা রিয়েল টাইমে 140,000 ডিভাইসের স্থিতি ট্র্যাক করতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ প্রতিবেদন এবং অনুস্মারক তৈরি করতে পারে। Chabaidao সারা দেশে 8,000 টিরও বেশি স্টোরের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য বহুমাত্রিক টেবিল ব্যবহার করেছে, যাতে প্রতিটি দোকানের ডিজাইনের অগ্রগতি স্পষ্টভাবে দেখা যায়, সম্পূর্ণ প্রস্তুতির সময়কাল 40% কমিয়ে দেয়।
আমি যেটা নিয়ে সবচেয়ে বেশি চিন্তিত সেটা হল এর অ্যাপ্লিকেশন মডেল। Feishu এর বর্তমান ধারণা হল: আপনাকে কোড লিখতে হবে না, আপনি একটি ই-কমার্স ব্যাকএন্ড, CRM বা প্রশাসনিক সিস্টেম তৈরি করতে টেবিলগুলিও ব্যবহার করতে পারেন। উপাদানগুলি অবাধে একত্রিত করা যেতে পারে, এবং অনুমতিগুলি সূক্ষ্মভাবে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে। সীমিত বাজেট কিন্তু জটিল ব্যবসার দলগুলির জন্য, "টেবিল সহ একটি সিস্টেম তৈরি করার" এই ক্ষমতা খুবই মূল্যবান।
এআই ক্ষমতাও এবার ব্যাপকভাবে আপগ্রেড করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি সরাসরি একটি টেবিলে AI ফাংশনগুলিকে একটি সূত্র লেখার মতো কল করতে পারেন, যাকে AI ফিল্ড শর্টকাট বলা হয়।
আপনি এটিকে টেবিলের কোষে বিভিন্ন AI ক্ষমতা কল করার মতো ভাবতে পারেন, ঠিক ফাংশন সূত্র লেখার মতো, আপনাকে অনুলিপি তৈরি করতে, বিষয়বস্তু বের করতে, অনুভূতি বিশ্লেষণ সঞ্চালন করতে, চিত্রগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করতে। সুবিধা হল যে টেবিলের প্রতিটি সারি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য যুক্তির একটি সেট কল করতে পারে, এবং আপনাকে আর ম্যানুয়ালি কপি বা সরঞ্জামগুলি স্যুইচ করতে হবে না।
দ্বিতীয় আইটেমটি হল ওয়ার্কফ্লোতে এআইকে একীভূত করা, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিচার, নিষ্কাশন এবং তথ্য প্রবেশ করার অনুমতি দেয়। Feishu এও জোর দিয়েছিলেন যে তারা শুধুমাত্র "বড় মডেলের সাথে সংযুক্ত" নয়, বরং AI কে প্রক্রিয়াটি স্থিরভাবে বুঝতে, পরামিতিগুলি বের করতে এবং চাহিদা অনুযায়ী কার্যকর করতে সক্ষম করেছে।
Feishu বিশেষভাবে 228টি বাস্তব এবং জটিল কর্মপ্রবাহ মূল্যায়ন সেট তৈরি করেছে। ফাংশনটি আনুষ্ঠানিকভাবে চালু হওয়ার পরে, এই মূল্যায়ন সেটগুলি চ্যালেঞ্জের জন্য অন্যান্য অনুরূপ সরঞ্জামগুলির জন্যও উন্মুক্ত থাকবে।
এআই এজেন্টও অপরিহার্য। এটি টেবিলের অনুসন্ধান করতে পারে এবং প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে বহুমাত্রিক টেবিল কল করতে পারে। প্রক্রিয়াটি শুধুমাত্র প্রিসেট অ্যাকশন চালানোর জন্য নয়, আপনাকে "এক ধাপ এগিয়ে ভাবতে" সাহায্য করার জন্যও। এছাড়াও একটি AI সাইডবার রয়েছে যা টেবিল ব্যবহার করার সময় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে। যদিও কিছু ফাংশন এখনও প্রিভিউতে রয়েছে, তবে দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি বলেছেন যে সেগুলি এই বছর একের পর এক চালু হবে।
পপ মার্টের মতো অনেকগুলি কেস আছে যা আমার উপর গভীর ছাপ ফেলেছে। তারা একটি জনপ্রিয় কপিরাইটিং সিস্টেম তৈরি করতে বহু-মাত্রিক সারণী ব্যবহার করেছে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্ল্যাটফর্মের বিষয়বস্তু ক্যাপচার করে, রূপান্তর প্রভাব বিশ্লেষণ করে এবং তারপর এমন সামগ্রী তৈরি করে যা সরাসরি স্টোর দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে, অনলাইন ট্র্যাফিককে অফলাইনে সরিয়ে দেয়। এটা সব তার উপর নির্ভর করে.
উপরন্তু, Feishu ঘোষণা করেছে যে বহুমাত্রিক টেবিল ভবিষ্যতে এন্টারপ্রাইজ এবং DingTalk-এর জন্য WeChat-কে সমর্থন করবে। এটি শুধুমাত্র একটি টেবিল টুল নয়, একটি হালকা ব্যবসা সিস্টেম প্ল্যাটফর্মের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।
Feishu-এর জ্ঞান প্রশ্নোত্তর, AI কনফারেন্স, এবং বহুমাত্রিক টেবিলে AI টেবিলে ব্যাপক আপগ্রেড করার পাশাপাশি, Feishu একটি সম্পূর্ণ AI কাজের পদ্ধতি তৈরি করার চেষ্টা করছে, AI সফ্টওয়্যারের ভবিষ্যত রূপ কল্পনা করতে এবং "মানুষ এবং AI একসঙ্গে কাজ করা"কে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করতে চাইছে।
এটি বিশেষভাবে উদ্যোগের জন্য একটি এআই ডেভেলপমেন্ট কিট তৈরি করেছে। এই ডেভেলপমেন্ট কিটটিতে বিভিন্ন পরিস্থিতির জন্য উপযোগী বিভিন্ন ধরনের AI ডেভেলপমেন্ট টুল রয়েছে, যেমন Feishu Miaoda, যা Vibe Coding কে সরাসরি এন্টারপ্রাইজগুলিকে টার্গেট করতে দেয়।
Feishu-এর aPaaS বেশ কিছু AI পুনরাবৃত্তি এবং আপডেট সম্পন্ন করেছে। চাহিদা বিশ্লেষণ, ফাংশন ডিজাইন, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট থেকে শুরু করে সমস্যা সমাধানের জন্য, প্রতিটি মডিউলে এটিকে সমর্থন করার জন্য একটি পেশাদার এজেন্ট রয়েছে, যা ডেলিভারির গুণমান উন্নত করার সাথে সাথে আরও ভাল উন্নয়ন অভিজ্ঞতা নিয়ে আসবে বলে আশা করা হচ্ছে।
প্রতিদিন নতুন মডেল প্রকাশিত হয় এবং আরও বেশি সংখ্যক এআই পণ্য রয়েছে। যাইহোক, এমন কিছু পণ্য রয়েছে যা সত্যিকার অর্থে এন্টারপ্রাইজ প্রক্রিয়াগুলিতে একীভূত হতে পারে এবং মানুষের জন্য ব্যবহারিক কাজ করতে পারে। যখন মডেলগুলি আর বিরল নয় এবং সরঞ্জামগুলিও চমকপ্রদ, তখন সেই পণ্যগুলি যা সত্যিই দুষ্প্রাপ্য তা হল যেগুলি ব্যবসাকে সমর্থন করতে পারে এবং প্রক্রিয়াটির ওজন বহন করতে পারে৷
পুরো প্রেস কনফারেন্স জুড়ে, Feishu একটি আরও ডাউন-টু-আর্থ উত্তর দিয়েছেন, এটিকে কয়েকটি কোম্পানির মধ্যে একটি করে তোলে যা পণ্যের পরিপক্কতার সীমানা স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করে।
গত তিন বছরে, আমরা অনেকগুলি বিস্ফোরক ডেমো দেখেছি যা তাদের উপস্থিতি অনুভব করেছে। M3 এবং M4 এর মধ্যে বিভাজন হল ডেলিভারিবিলিটির জন্য Feishu এর অভ্যন্তরীণ প্রয়োজনীয়তা। যদি একটি ফাংশন শুধুমাত্র মাঝে মাঝে কার্যকর হয় এবং স্থিতিশীল না হয় তবে এটি কর্পোরেট গ্রাহকদের কাছে ঠেলে দেওয়া হবে না।
এখন পর্যন্ত, Feishu জ্ঞানের প্রশ্ন ও উত্তর, মিটিং মিনিট, বহুমাত্রিক টেবিল এবং অন্যান্য ফাংশন প্রকাশ করেছে, যা এই স্ট্যান্ডার্ডের উপর ভিত্তি করে। এটি খরচ কমাতে এবং দক্ষতা বাড়াতে পারে কি না, এবং এটি বিদ্যমান সিস্টেম আর্কিটেকচারে মসৃণভাবে এম্বেড করা যেতে পারে কিনা তা সমস্ত মূল্যায়নের মানদণ্ড।
Feishu CEO Xie Xin এর ভাষায়:
"আজকে প্রকাশিত প্রতিটি লার্ক এআই বৈশিষ্ট্যের জন্য, আমরা স্পষ্টভাবে এর স্তর চিহ্নিত করব। আমরা প্রত্যেকের পছন্দকে আরও স্বচ্ছ করে তুলব। আমরা বিশ্বাস করি এটি এআই অনুশীলনকারীদের জন্য একটি প্রয়োজনীয় কর্পোরেট দায়িত্ব।"
কল্পনা AI এর প্রথমার্ধকে সমর্থন করেছিল এবং এটি বাস্তবায়নের ক্ষমতাই দ্বিতীয়ার্ধকে সত্যিই নির্ধারণ করে। Feishu আজ এক ঘন্টার প্রেস কনফারেন্সে সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পরিকল্পনা করেনি, তবে এটি প্রকৃতপক্ষে এআই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে এবং কীভাবে সেগুলি ব্যবহার করা যায় তার বাস্তবসম্মত প্রস্তাবের বিষয়ে বেশিরভাগ সংস্থার চেয়ে স্পষ্ট করে তুলেছে।
লেখক: ঝাং জিহাও, মো চংইউ
#iFanr: iFanr (WeChat ID: ifanr) এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম, যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ বিষয়বস্তু আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।