むかしむかし、静かな森の奥深くに、小さなキツネとハリネズミが住んでいました。 小さなキツネは賢くて賢く、松ぼっくりを自動的に拾うバスケットや天気を予測できる風鈴など、あらゆる種類のガジェットを発明するのが好きです。 しかし、彼の発明が複雑すぎるたびに、それは行き詰まるか間違っており、森の中の動物たちはそれを使うときにいつも眉をひそめます。 ハリネズミに関しては、動きは遅いですが、決してそれ以上を貪欲にしません。 彼が作ったのはただ一つ、みんなが果物を運ぶのを助けるためのシンプルな木製のカートでした。 彼は、それぞれの動物がちょうどいいものになるまで、車輪のサイズとハンドルの高さを何度も調整しました。 徐々に、すべての動物が「小さなキツネはたくさんのアイデアを持っていますが、ハリネズミが一番快適です」と言いました。 ” その後、キツネはようやく理解しました:時には、本当に役に立つのは「すべてができる」のではなく、「ちょうどいい」ことです。 今の街に出回っているAIツールと同じように、機能は派手で、あらゆる場面で「万能アシスタント」で「万能」ですが、実際に使うと、質問に答えるか、繰り返し説明しなければならず、効率はさらに低くなります。 これは、@OpenledgerHQによる最近の特殊言語モデル(SLM)の導入を思い出させます。 大きくて完全なものを追求するのではなく、「カスタマイズ」に焦点を当てており、作業シナリオに応じてトレーニングし、本当に理解してもらうことができます。 たとえば、会社でレポートを処理したり、学校で学生の学習進捗状況の管理を支援したり、医療シナリオで医療記録を整理したりする必要がある場合は、「ちょうどいい」ヘルパーになります。 ステータスマネージャーと組み合わせることで、操作プロセス全体がよりスムーズで安定し、エラーの前後を修正する手間が少なくなります。 はっきり言って、あの活気はあるが接地しない道具ではなく、ハリネズミの小さなカートのようなもので、スキルを披露することはありませんが、手に入れたらすぐにわかります。 #Openledger #Cookie #Kaito #ETH