Quita una lección. Conserva todo lo demás.
Paso 1 de 4: Aprendido
Una lección eliminada, el resto intacto.
Elimina una lección desfasada o no deseada y conserva todo lo demás, sin nada que reentrenar.
Olvido y control de datos. Se ejecuta Con una petición autorizada.
- 40 / 40*Ejemplos envenenados eliminados, con el aprendizaje legítimo conservado. Ver el resultado →
* Cifras de los benchmarks internos de Vareon, no verificadas de forma independiente. Lee el descargo de responsabilidad
Desfasada, errónea o no deseada: se va.
Una lección se puede quitar porque está desfasada, porque era errónea o porque nunca debió aprenderse. Tú eliges, y todo lo demás se queda.
Paso 1 de 4: Desfasada
Desfasada: la lista de precios del año pasado.
Nada que reentrenar.
Con Duplex, quitar una lección cuesta una petición. Quitarla de un modelo entrenado significa volver a entrenarlo.
Paso 1 de 3: Encontrarla
Primero, encuentra la lección.
Aprende y desaprende.
Duplex aprende al instante de cada resultado confirmado, y cualquier lección se puede revertir mientras el resto se mantiene.
- Aprende de cada resultado confirmadoConfirma un resultado una vez, y la siguiente petición ya se beneficia, sin reentrenar ni repetir el prompt.
- Una corrección cambia la siguiente respuestaTu equipo deja de repetir la misma corrección: una vez aceptada, da forma a cada respuesta parecida que venga después.
- Un cambio erróneo se deshaceUna lección que empeoró las respuestas se puede revertir, y vuelven las respuestas que funcionaban antes.
- Una lección eliminada, el resto intactoElimina una lección desfasada o no deseada y conserva todo lo demás, sin nada que reentrenar.
- Aprende lo que hace cada acciónLos planes se vuelven más fiables con el tiempo, porque Duplex aprende lo que cambió cada acción.
- Una observación errónea se eliminaQuita una observación que resultó errónea, y cada plan basado en ella se vuelve a comprobar.
Compruébalo con tu propio trabajo.
De tu propio asistente a cada agente que ejecuta tu empresa, un piloto pone Duplex en tu propio trabajo, con las métricas acordadas antes de empezar.