विस्तृत विश्लेषण · लगभग 4 मिनट पढ़ना
Sakana का My Fish चैट की यादें दिखाता है, उनकी शुद्धता सिद्ध नहीं करता
15 अक्टूबर का अपडेट तथ्य, मूल बातचीत और उपयोग इतिहास दिखाता है। ग्राफ उपयोग बताता है, सत्यता नहीं।
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Sakana AI ने 15 अक्टूबर को सितंबर में शुरू हुई chat memory के लिए My Fish घोषित किया। इसमें overview, connection map, history और बातचीत से सीधे पहुँच है।
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डिवाइस की आवाज़
वाक् प्रक्रिया आपके ब्राउज़र या डिवाइस में होती है। AISubHub पाठ किसी ऑडियो API को नहीं भेजता। आवाज़ों और लॉक स्क्रीन पर चलने की सुविधा डिवाइस पर निर्भर है।
जारी करने पर छोटा वाक्यांश दोहराया जा सकता है।
मुख्य बातें
- जापानी घोषणा के अनुसार memory मूलतः चालू है और settings से बंद हो सकती है; वह कई बातचीत में उपयोगी जानकारी चुनती है।
- स्थिति हालिया उपयोग, आकार आवृत्ति और रेखा एक उत्तर में साझा उपयोग दिखाती है; 30 दिन या अधिक न इस्तेमाल हुए nodes फीके होते हैं।
कौन-सी memory दिखाई जाती है
My Fish बातचीतों के बीच उपयोगी जानकारी दिखाता है, जैसे उत्तर शैली, सक्रिय प्रोजेक्ट, लक्ष्य और व्यक्तिगत विवरण। जापानी पाठ कहता है कि हर बातचीत पूरी की पूरी memory नहीं बनती। यह चयन का विवरण है, मूल chat transcript की retention policy का नहीं।
Memory मूलतः चालू है और settings से बंद हो सकती है। Personalization पर भरोसा करने से पहले मौजूदा स्थिति देखें। बंद करने से पहले के तथ्य या बातचीत मिटने का प्रमाण नहीं मिलता। भविष्य में memory को परिस्थितियों के अनुसार बेहतर बनाना एक दिशा है, पहले से मापा गया accuracy gain नहीं।
याद किए तथ्य से उसकी मूल बातचीत तक
Overview में profile, preferences, projects और interests की श्रेणियाँ हैं। प्रत्येक memory तथ्य संख्या, पढ़ने की संख्या और अंतिम उपयोग दिखाती है। खोलने पर अलग तथ्य और वे बातचीत दिखती हैं जिनसे उन्हें सीखा गया; मूल chat तक जाया जा सकता है। यह केवल कुल मात्रा का आँकड़ा नहीं है।
History पढ़ने और लिखने की घटनाएँ क्रम में देती है; write खोलकर नए तथ्य देख सकते हैं। हमारे विश्लेषण में इससे क्या संग्रहित है और कब जुड़ा या इस्तेमाल हुआ, अलग प्रश्न बनते हैं। मगर स्रोत होना सही extraction या हर personalization समस्या दिखने की गारंटी नहीं।
ग्राफ का अर्थ बढ़ा-चढ़ाकर न पढ़ें
केंद्र के पास का node हाल में इस्तेमाल हुआ, बड़ा node अधिक इस्तेमाल हुआ। 30 दिन या अधिक बिना उपयोग के वह फीका होता है। रेखाएँ एक ही उत्तर में इस्तेमाल यादों को जोड़ती हैं। node खोलकर तथ्य, सीखने का समय, बातचीत और सामान्य संबंध देख तथा संबंधित links पर आगे जा सकते हैं।
आवृत्ति महत्त्व या सत्य नहीं है। रेखा कारण या मॉडल का आंतरिक attention weight नहीं है। फीका होना डेटा मिटना नहीं है। पुरानी पसंद उत्तर को क्यों प्रभावित करती है, यह जाँचते समय इसे उपयोग का संकेत समझना चाहिए, trust score नहीं।
बातचीत करते हुए ही समीक्षा
उत्तर बनाते समय memory पढ़ने या लिखने पर छोटा chip दिख सकता है, जिसे दबाने पर संबंधित entry खुलती है। मोबाइल पर node चुनने से नीचे drawer खुलता और graph खिसककर चयन दिखाता है। अधिक जानकारी के लिए swipe या दूसरा node चुन सकते हैं; यह केवल अलग dashboard नहीं है।
एक स्पष्ट काल्पनिक उदाहरण लें: खत्म हुई यात्रा बाद की काम संबंधी सलाह को प्रभावित करती रहती है। पहले chip, फिर तथ्य, मूल chat और usage history की जाँच की जा सकती है। यह AISubHub की जाँच योजना है, Sakana द्वारा परीक्षित मामला या स्वतः ठीक होने का दावा नहीं।
गोपनीयता नियंत्रण मानने से पहले
आधिकारिक रास्ता web या mobile की sidebar के नीचे account से Settings, Memory और My Fish है। लोग records और switch देखें, पर अधिक activity को गुणवत्ता न समझें। हमने login या निजी बातचीत नहीं पढ़ी।
हमारा निष्कर्ष सीमित है: तथ्य और source links पर्याप्त पूरे हों तो दृश्य records personalization जाँच का प्रयास घटा सकते हैं। अधिक मजबूत दावे के लिए छूटी यादें, गलत extraction और corrections के परीक्षण तथा स्पष्ट retention और deletion दस्तावेज चाहिए। लेख तुलनात्मक प्रदर्शन या नई subscription नहीं देता; बाकी व्यवहार अलग जाँचना होगा।
यह क्यों अहम है
AISubHub विश्लेषण: उत्तर से याद किए तथ्य और मूल बातचीत तक पहुँचना personalization की जाँच आसान बनाता है, लेकिन शुद्धता या मिटना सिद्ध नहीं करता।
सीमाएँ और उपलब्धता
हमने पूरा आधिकारिक जापानी और अंग्रेजी लेख पढ़ा, निजी खाता नहीं। उसमें retention, export, विश्वव्यापी पात्रता या कीमत परिवर्तन तय नहीं हैं। फीका होना और बंद करना deletion नहीं हैं।
स्रोत और प्रमाण
स्रोत की तारीख: · स्रोत जाँचा गया:
AI की सहायता से लिखे लेखों को दिए गए प्राथमिक स्रोतों से जाँचा जाता है। प्रदाता के दावों का श्रेय स्पष्ट है; सूची में होना समर्थन नहीं है।