Rabbitのr1は、CESでのデビュー以来ハイプがやや鈍化しているAIアシスタントガジェットで、いくつかの更新情報がありますが、まだ批評家の考えを変えるものではないでしょう。
新しい「ベータラビット」モードは、特に複雑で複数段階の命令に対して、デバイスにいくつかの会話型AIのスキルを追加します。また、何か分からないことがある時に追加の質問をすることが得意になっているはずです。
例として、次のようなものを提供しています：
「ベータラビット、'the power of now'と似た三冊の本を提案してくれませんか？ページの長さ、発売年、レーティングを含め、そのノートを'reading list'として保存し、著者の写真も含めてください」
[その後に続く：]「ベータラビット、それら三冊の本の要約も取得できますか？」
旅程を設定したり、製品のお得な情報やお勧めを見つけることも提案されています。私たち自身が時折チャットボットを利用していると、この種のタスクはデモとして印象的ですが、実際にはあまり役立ちません。
たとえば、チャットボットの旅程は奇妙で予測不能であり、仕様と価格を比較することはウェブスクレイピングの能力を示すが、結局はこの小さなデバイスでの利便性が損なわれます。無作為に集められた本のおすすめを信頼する人は誰でしょうか？
また、アラームとタイマーの機能もいくつか改善されています（すべての新機能はこちらで確認できます）。歓迎されるものの、「ちょっと待って…」というカテゴリーに時折落ちてしまうこともあります。たとえば、「チョコチップクッキーの焼くためにタイマーを設定して」という指示は、どの温度で？ 何個？ どんなクッキー？ これは料理の失敗のレシピです。AIはそんなことを知りえません。一方で、「300度で焼く二ダースのチョコチップクッキーは何分程度オーブンで焼くべきか？」と尋ねることは十分に理にかなっています。
もちろん、皆が待ち望んでいるのは、1月に同社が売り込んでいた高度に進化した「大規模アクションモデル」の情報です。当初は野心的だがばかげているわけではないと思っていたこの提案は、電話やウェブアプリのインターフェースにトレーニングされ、ユーザーが選択したタスクを自律的に実行する能力を持つとされていました。しかし、今のところその機能はデモの範囲外に示されておらず、もしそのアクションがそれを使用していると主張されていても、APIや普通のアクションスクリプトで実現できることと区別が付きません。
私はこの変わった小さなガジェットの将来的な有用性には楽観的であり、私たちがレビューのために手に入れて以来ほとんど使用する機会がなかったとしても、まだ引き出しにしまい込んでいません。
私はLAMに関するニュースがいつ頃期待できるかRabbitに尋ね、その場合はこの投稿を更新します。
