AirJelly ने एंटर-की आधारित इंटेंट कैप्चर के साथ डेस्कटॉप AI असिस्टेंट लॉन्च किया

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AI + क्रिप्टो समाचार 22 अप्रैल (UTC+8) को टूटा, जब Low Entropy AI का डेस्कटॉप AI सहायक AirJelly एक नवीन एंटर-कुंजी-आधारित इंटेंट कैप्चर सिस्टम के साथ लॉन्च हुआ। बर्ट द्वारा नेतृत्व किए जा रहे इस टूल ने स्क्रीनशॉट के उपयोग और लागत को कम करने के लिए कार्यों और एंटिटीज़ को मॉडल किया है। यह अभी macOS को समर्थन करता है, जबकि Windows और Linux पर काम चल रहा है। टीम एक 'अगला एंटर प्रेडिक्शन' सुविधा और एक टीम संस्करण की योजना बना रही है। ऑन-चेन समाचार और AI विकास अभी भी इस क्षेत्र को आकार दे रहे हैं।

ME News के अनुसार, 22 अप्रैल (UTC+8) को, Beating द्वारा निगरानी के अनुसार, पूर्व ByteDance प्रोडक्ट मैनेजर पो द्वारा स्थापित कंपनी कंटिन्यूअस लो एंट्रॉपी (Low Entropy AI) ने डेस्कटॉप AI सहायक AirJelly लॉन्च किया है, जिसे Wuyuan Capital द्वारा निवेश प्राप्त हुआ है। पो ने पहले ByteDance में कंटेक्स्ट इंजीनियरिंग प्रोडक्ट MineContext का नेतृत्व किया, और फिर मूल टीम के साथ कंपनी छोड़कर स्टार्टअप शुरू किया। टीम में 11 सदस्य हैं, जो सभी बीजिंग में ऑफलाइन काम करते हैं। AirJelly पूर्ण स्क्रीन रिकॉर्डिंग नहीं करता, बल्कि Enter कुंजी को एंकर के रूप में उपयोग करता है: जब उपयोगकर्ता Enter दबाता है, तो स्क्रीन का स्क्रीनशॉट लिया जाता है, और Accessibility अधिकारों के माध्यम से वर्तमान एप्लिकेशन, इनपुट फ़ील्ड प्रकार और संदर्भ प्राप्त किए जाते हैं; इन जानकारियों को Event के रूप में मॉडल किया जाता है, और AI इसे Task में सारांशित करता है। पिछले MineContext के प्रतिदिन लगभग 1500 स्क्रीनशॉट्स के पूर्ण समाधान की तुलना में, Enter मैकेनिज़्म स्क्रीनशॉट संख्या को लगभग 300 तक कम करता है, लागत को पांचवें हिस्से तक कम करता है, और असंबंधित स्क्रीनशॉट्स के कारण होने वाली गलत पहचान को कम करता है। मेमोरी सिस्टम दो स्तरों में विभाजित है: स्थिर जानकारी Entity (व्यक्ति, प्रोजेक्ट आदि) के रूप में मॉडल की जाती है, और गतिशील जानकारी Task के रूप में मॉडल की जाती है; प्रत्येक Task में शीर्षक, सारांश, प्रगति, अगला कदम और संबंधित Event शामिल होते हैं। पुनः प्राप्ति के समय, सदिश सर्च, कीवर्ड सर्च और समय-ह्रास भार को समेकित किया जाता है, और सभी डेटा स्थानीय रूप से संग्रहीत होता है। इसके आधार पर, AirJelly Task में अद्यतन होने पर पुश सीमा पहुंचने का निर्णय लेता है, और सक्रिय रूप से उपयोगकर्ता को अगला कदम सुझाता है, जिसे टीम Proactive Trigger कहती है। नीचले स्तर पर agent कार्यक्षमता OpenClaw के Pi Framework से जुड़ी हुई है, MineContext की स्क्रीन समझ क्षमता के साथ। प्रोडक्ट वर्तमान में macOS के साथ समर्थित है, Windows और Linux संस्करण विकास में हैं, और airjelly.ai पर मुफ़्त में डाउनलोड किए जा सकते हैं। टीम की अगली प्रणाली 'Next Enter Prediction' सुविधा पेश करने की है, जो पिछले व्यवहार के पथ के βधारणा पर प्रयोक्ता के अगले Enter प्रविष्टि को पूर्वानुमानित करती है, साथ ही सहयोगी संस्करण का समर्थन। (स्रोत: BlockBeats)

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