行為 Living Twin
建立稱為 Living Twin 的個人行為模型,旨在隨使用者更新,並呈現一段時間內的行為脈絡。
Dots-In 是以「Living Twin」為核心建立的個人行為智慧產品;Living Twin 是使用者行為脈絡的模型。其網站將底層方法描述為 Large Behavioural-Omics Model,採用具備狀態識別能力的因果推理,旨在於單一系統中串聯經驗、選擇、習慣、健康、生產力與結果。
這項產品結合適用於 iOS 與 Android 的行動應用程式,以及 Chrome 擴充功能。其設計旨在將對話轉換為摘要與任務,關聯健康與生產力訊號,運用行為脈絡為內容排序,並透過目標與建議的下一步行動提供適應性指引。網站未完整列出支援的資料來源、詳細的註冊引導步驟或定價條款。
建立稱為 Living Twin 的個人行為模型,旨在隨使用者更新,並呈現一段時間內的行為脈絡。
擷取對話中的會議摘要、講者、因果脈絡及後續任務,將通話轉換為可供檢視與採取行動的項目。
在單一檢視中串聯通話、優先事項、健康資訊及生產力,讓使用者能一併檢視這些面向,而非將其視為彼此孤立的紀錄。
運用 Relevancy Score 與 Behavioral State Vector,根據使用者目前的脈絡與預測興趣,為短篇內容排序。
透過 CBG Graph 描繪經驗、行為、選擇與結果之間的因果連結,讓使用者能檢視模式,而不只是查看孤立事件。
提供個人化的行動與目標追蹤,包括定義未來自我及取得朝目標前進的建議步驟;Chrome 擴充功能則將情境化個人化延伸至網站。
通話或會議後,使用者可以檢視自動擷取的摘要、講者、因果脈絡及任務,而不必手動重建後續工作。
想了解習慣、健康訊號、生產力與結果之間關聯的使用者,可以運用統一檢視與 CBG Graph,在脈絡中檢視行為模式。
管理長期目標的人可以定義未來自我,並運用產品建議的行動與步驟,追蹤朝該方向前進的進度。
瀏覽或消費線上內容時,使用者可以使用 Chrome 擴充功能與情境化推薦功能,根據自身行為脈絡接收依相關性排序的內容與機會。
Dots-In 被呈現為可在 iOS 與 Android 上使用的應用程式,另有 Chrome 擴充功能,可將其 Living Twin 帶入網站。網站未提供詳細的註冊引導步驟或完整的支援平台清單。
產品介紹了一個會隨使用者更新的 Living Twin,並運用行為脈絡串聯對話、優先事項、健康資訊、生產力、推薦內容及目標。具體輸出可能包括會議摘要、講者辨識、因果脈絡、擷取的任務、推薦內容的相關性,以及目標步驟。
網站表示 Dots-In 能整合健康資料並辨識模式,但未指定所有支援的健康資料來源或連線方式。若要使用特定裝置或服務,使用者應先確認相容性。
目前可取得的網站內容未提供經確認的定價或方案限制。定價網址目前顯示找不到頁面的訊息,而首頁表示該應用程式可免費使用;但未詳細說明相關可用條件。
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