Neuro tracking

Гипотеза о Внедрении Мульти-ролевых GPTs Ai Нейро-Агентов для Повышения Ценности Консалтинговых Услуг

---

Описание:
По завершении проектов консалтинговая компания, помимо традиционных отчетов и аналитических файлов, предоставляет клиентам интеллектуального мульти-ролевого GPTs нейро-агента. Этот агент включает ключевые файлы проекта, такие как аналитические отчеты, статистику, презентации, финансовые модели и другую собранную и проработанную информацию. Нейро-агент имеет адаптивную инструкцию, которая позволяет ему гибко подстраиваться под запросы пользователей из разных функциональных областей компании-клиента.

Пример работы агента в зависимости от роли пользователя:
- Стратеги: получают прогнозы, сценарии и аналитические данные по развитию рынка.
- Маркетологи: видят рекомендации по ассортименту, каналам продаж и предпочтениям клиентов.
- Финансовые аналитики: получают доступ к инвестиционным оценкам, моделям рентабельности и прогнозам финансовых показателей.

Текущая форма предоставления результатов:
На данный момент клиентам передаются:
- Статические файлы с аналитикой и отчетами.
- Презентационные материалы.
- Финансовые модели и расчетные таблицы.
- Отчетные и статистические данные по ключевым аспектам проекта.

Все эти материалы представляют собой ценные, но статичные ресурсы, требующие детального изучения и анализа со стороны клиента для получения релевантных данных.

Ценность внедрения нейро-агента для консалтинговой компании и клиента:

Для клиента:
1. Адаптивная аналитика: Нейро-агент предлагает клиентам гибкий и оперативный доступ к аналитическим данным и прогнозам, адаптированным под конкретные потребности каждого функционального отдела. Это снижает затраты времени и ресурсов на обработку информации, делая ее максимально прикладной.

2. Второе мнение и анализ рисков: Агент может предложить второе мнение и провести анализ потенциальных рисков и путей их митигации. Благодаря этому клиент может принимать более обоснованные решения и управлять рисками более эффективно.

3. Внедрение инноваций: Нейро-агент становится интеллектуальным со-пилотом, предлагающим клиентам инновационные решения и перспективные направления. Это поддерживает высокий уровень вовлеченности клиента в проект и повышает его готовность к дальнейшим инновационным изменениям.

Для консалтинговой компании:
1. Эффект Wow и Upsell: Внедрение такого интеллектуального продукта позволяет компании дифференцироваться на рынке и усилить эффект от своей работы в глазах клиента, открывая возможности для последующего апселлинга (допродаж) услуг.

2. Усиление восприятия гибкости и инновационности: Мульти-ролевой агент демонстрирует, что консалтинговая команда использует современные, гибкие и инновационные подходы, подстраивая результаты под потребности клиента в реальном времени. Это повышает доверие клиента и укрепляет долгосрочные отношения.

3. Обоснование добавленной стоимости: Предоставляя агент, который помогает клиентам сэкономить ресурсы и улучшить процессы принятия решений, консалтинговая компания добавляет ценность своим услугам. Это способствует увеличению удовлетворенности клиентов и формированию лояльности к компании.

Заключение
Внедрение мульти-ролевых нейро-агентов на базе GPTs значительно повышает ценность консалтинговых услуг, предоставляя клиентам персонализированный и интеллектуальный инструмент, адаптирующий информацию под конкретные задачи.
- - -

— — — — — — —
Monday’s Prompt: How to become a technical writer using ChatGPT
Type this prompt into ChatGPT:
❝
 
I want you to act as a professional technical writer and create a detailed guide to the basic steps in the application.

Your task is to make the text understandable for users of any level of training and at the same time maintain a fascinating style of presentation.

Please add (screenshot) where you think it is necessary for visual support of the text. Also consider the following points:

1. Add an introduction that will explain to the user the purpose of installing the application and its main functions.

2. Use clear subheadings and brief explanations for each step.

3. Include tips for troubleshooting possible problems at each stage (for example, what to do if the file does not load).

4. The conclusion should contain a brief overview of what has been done and what the user can expect after opening the application.

5. Point to useful resources (for example, links to documentation or support forums), if appropriate.

Here are the first basic steps of the application functionality:

1. Select the download button depending on your platform.
2. Install the file.
3. Open the application.
4. Make the initial settings to personalize the application, taking into account your specifics.
- - -
After you complete this request, ask me for which applications and taking into account which profile of the user’s target audience you need to adapt the created text. After receiving an answer from me, analyze it and do it.

❞

Results: After typing this prompt, you will get an easy-to-understand, step-by-step article or guide, written in the style of a technical writer, on how to perform specific technical tasks.

GAS Co-pilot Expert is a specialized assistant focused on Google Apps Script

https://telegra.ph/GAS-Co-pilot-Expert-is-a-specialized-assistant-focused-on-Google-Apps-Script-11-10


пацан сказал , пацан сделал

Управляйте набором приложений гугла так как никогда ранее .

его файл локальных знаний см в комментарии а инструкцию по ссылке

Mega Prompt для SUPER TASK

https://clck.ru/3EX4z6


Шаблон позволит предоставить ИИ или Эксперту который помогает вам решить задачу получить максимально готовый и понятный набор данных!

Всем добрых вечеров.

Есть предложение ко всем и каждому подписчику этого канала .

Раз в неделю я готов выделять пару часов своего времени на то чтобы:

V1.
помогать Вам с применением моего арсенала Ai инструментов, методов и нейро-отряда экспертов + моя личная экспертиза прорабатывать / решать ваши сложные бизнес задачи.

V2.
Создавать под ваш контекст и задачу шаблоны и агентов помогающих вам далее.

С того кому помог в обмен на мое время и знания честный и крайне публичный пост и ролик 20 сек.
(что было , что делали, как оно в принципе и что по итогу)

Задачи в формате:
- контекст
- проблема / задача
ожидания

можно направлять мне в ЛС Тг @abashinpro.

- по Пн я буду выбирать 1-2 задачи в которую впрягаюсь на неделе.


Вы получите не только решение но и понимание того как оно может работать.

ВАЖНО:
Я не делаю задачи за вас - я делаю их с вами и для вас .

Вашу Коммерческую и иную тайну я не раскрываю.

Я не берусь за элементарные задачи.

Не все задачи можно решать в ИИ , но большинство можно.

- - -
А то вас тут 268 и хоть бы кто - что сказал про нужный ему контент и ценность от канала.

Есть иное мнение предложение не стесняемся говорим / пишем.

PS
будет и дальше такая скука - переформатирую канал под global и врублю монетизацию.

Ограничений в направлениях знаний и отраслях по задачам - нет!

https://telegra.ph/Thought-Preference-Optimization---k-GPTs-11-08

Ключевой эффект:
"инструкция" формирует модель, способную выдавать более содержательные, точные и адаптированные ответы, усиливая восприятие модели как продуманного и компетентного собеседника.

Карты знаний и характеристик AI цифрового двойника эксперта/руководителя


- - -
#Ai #SME #GPT

"Adaptive RL-Enhanced Mega Prompt Template for Strategic Business Solutions"

В файле усиленная версия PROMPT
- он адаптивен к контексту и задачам и использует метод обучения с подкреплением для решения стратегических бизнес-задач.

Подход к обучению с подкреплением, который помогает студентам LLM лучше находить релевантную информацию.

LeReT обучает LLM более эффективному поиску, пробуя разные запросы и извлекая уроки из результатов

По сути, в статье говорится, что нужно пробовать разные способы поиска информации в Google — так вы научитесь!

🤖 Исходная задача:

LLM часто галлюцинируют, отвечая на сложные вопросы, требующие поиска в нескольких источниках. Текущие методы поиска испытывают трудности с многоадресными запросами, когда информация должна собираться постепенно на нескольких этапах поиска.

-----

🔧 Решение в этой статье:

→ LeReT (Learning to Retrieve by Trying) — фреймворк обучения с подкреплением, который обучает LLM генерировать более эффективные поисковые запросы

→ Использует несколько независимо оптимизированных подсказок для создания разнообразных, но эффективных запросов

→ Преобразует вознаграждения за поиск в пары предпочтений для обучения

→ Применяет контекстную дистилляцию для устранения зависимости от подсказок

→ Использует оптимизацию политики идентификации (IPO) для обучения модели

-----

💡 Основные выводы:

→ Простая высокотемпературная выборка неэффективна для исследования поисковых запросов

→ Прямой надзор (отмеченные человеком соответствующие документы) работает лучше, чем косвенный надзор

→ Оперативная диверсификация имеет решающее значение для эффективной разведки

→ Итеративное обучение улучшает производительность в течение нескольких раундов

-----

📊 Результаты:

→ Абсолютная точность поиска повышается до 29%

→ 17% улучшение оценок нижестоящих генераторов

→ Последовательные результаты у разных ретриверов (ColBERTv2) и базовых моделей (Llama-8B, Gemma-9B)

→ Лучшая производительность с более мощными генераторами, такими как GPT-4