Les grands modèles évoluent plus rapidement que les utilisateurs ne le réalisent. De nouvelles recherches de l'UC Berkeley et de Stanford montrent que le comportement de sortie peut changer de manière imprévisible, même sur une base quotidienne, à mesure que les entreprises mettent à jour les modèles en coulisses. Si vos flux de travail dépendent de la cohérence, ces changements quotidiens s'accumulent et deviennent un problème. L'IA personnelle aide à résoudre cela en ancrant le système à vos données, préférences et besoins, et non à ce qui a changé dans le patch du modèle de la nuit dernière. 🔸