Versuchen Sie Fellou Ai und verabschieden Sie sich von Google und Chatgpt

Wenn Sie sich im letzten 1 Jahr ansehen, hat sich das Looking -Spiel drastisch verändert. Alles begann mit Verwirrung und Co-Pilot, das detailliertere und personalisierte Antworten auf Suchanfragen anbot, und wurde verstärkt, als ChatGPT die Websuchoption in seiner Schnittstelle hinzufügte. Schneller Vorlauf bis heute, alle LLMs, sei es grok, qwen, deepseek, kimi usw., jedes Modell bietet diese Possibility den Benutzern an.

Was bedeutet es? Nun, Benutzer erhalten genauere Informationen für ihre Abfragen, ohne 100 Webseiten zu durchlaufen, um die gewünschten Antworten zu finden. Als Benutzer des Internets haben wir alle die Macht, Zeit zu sparen und jetzt schnellere Antworten in Braktionen einer Sekunde zu erhalten. Sie können sagen, dass es die nächste Ebene der Informationsrevolution ist. DeepResearch conflict ein weiterer Schritt in dieser Richtung, mit dem Benutzer mehrstufige, quellgegründete Erforschung von Themen durchführen konnten, ohne über Registerkarten zu springen oder einen Kontext zu verlieren.

Das Suchspiel One Degree ist ein neuer Looking -Agent, Fellou. Dieses Device behauptet, der weltweit erste Agentenbrowser zu sein, und bringt unser Suchspiel insgesamt auf ein neues Degree. Probieren wir es aus und finden Sie heraus, wie besser es ist als Google und andere Looking -Plattformen!

Was ist Fellou?

Fellou ist eine neue Artwork von Webbrowser, der wie ein hilfreicher Assistent funktioniert. Anstatt um sich selbst zu klicken, können Sie ihm einfach sagen, was Sie in normaler Sprache wollen. Es kann:

• Suchen Sie im Web nach Ihnen
• Erstellen Sie Berichte aus dem, was es findet
• Arbeiten Sie gleichzeitig über verschiedene Web sites hinweg
• Non-public Web sites sicher behandeln

Sie müssen nicht weiter zwischen Tabs wechseln oder alles manuell eingeben. Fellou versteht, was Sie fragen, und wirkt das Browser für Sie. Es ist für alle gemacht, die Zeit on-line sparen möchten – egal ob Sie recherchieren, Arbeitsaufgaben oder nur das tägliche Surfen haben.

Schlüsselmerkmale

• Good Automation: Führen Sie komplexe On-line -Aufgaben für Sie mit nur wenigen Anweisungen, z. B. bei der Erforschung von Themen oder Erstellen von Berichten.
• Funktioniert für Sie: Wirkt wie Ihr On-line -Helfer, indem Sie Web sites durchsuchen, Informationen zusammenfassen und das organisieren, was sie findet.
• Hintergrundarbeit: Erhält die Dinge in einem separaten Fenster, damit es nicht unterbricht, was Sie tun.
• Griff non-public Web sites: Kann auf Web sites arbeiten, auf denen Sie sich anmelden müssen, um Ihre Passwörter sicher zu halten.
• Timeline -Speicher: Lassen Sie Sie jederzeit zu früheren Aufgaben oder Suchanfragen zurückkehren.
• Funktioniert über Apps hinweg: Kann Informationen zwischen verschiedenen Web sites und Programmen problemlos verschieben.
• Mehrere Seitenansicht: Zeigt mehrere Web sites nebeneinander, um Informationen zu vergleichen.
• Macht Berichte: Erstellt detaillierte Dokumente aus Ihrer On-line -Recherche durch einfache Konversation.
• Benutzerdefinierte WorkflowsMit: Erstellen Sie Ihre eigenen automatisierten Prozesse mit der Alltagssprache.
• Schützt die Privatsphäre: Verfolgt oder zeichnet Ihre Aktivitäten nicht auf – hält Ihre Informationen privat.

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Weitere Updates finden Sie auf dieser Seite.

5 Usecasen von Fellou, die Sie nicht verpassen können

In diesem Abschnitt werde ich Sie durch 10 Beispiele von Fellou durchführen. Diese basieren auf meinem Verständnis. Sie können noch viel mehr finden Hier.

Produktjagd zur Vorstellung

Abfrage: “Fügen Sie Namen und Intros der High -8 -Produktjagdprodukte zur Open -Begriff -Seite hinzu.“

Fellou navigiert automatisch die Produktjagd, um die High -8 -Trendprodukte und ihre Beschreibungen zu sammeln, eröffnet dann eine Begriffsseite und pastet den Namen und das Intro jedes Produkts auf. Das Video zeigt Fellou nahtlos übertragene Informationen zwischen Plattformen und erstellt eine Liste von Produktjagdstarts im Begriff (freihändig).

Diese Funktion kann mit dem OpenAI -Betreiber verglichen werden. Um mehr darüber zu erfahren, lesen Sie unseren detaillierten Weblog weiter Openai -Betreiber.

Analysis & Visible Report (Rekrutierungsmarkt)

Abfrage: “Analysieren Sie LinkedIn -Stellenbeschreibungen für Rollen von KI -Produktmanagern und konzentrieren sich auf Fähigkeiten, Erfahrung und Einstellungstrends. ““

Fellou führt einen tiefen Tauchgang auf mehreren Plattformen durch, um den Arbeitsmarkt zu erforschen. Im Video führt es parallele Suchanfragen auf Web sites wie LinkedIn und Quora für KI -Rekrutierungstrends durch, sammelt Daten (Qualifikationsnachfrage, Gehälter usw.) und erstellt dann einen polierten Forschungsbericht. Das Ergebnis ist ein visueller Bericht über den Expertise-Rekrutierungsmarkt, der automatisch aus Multi-Supply-Erkenntnissen zusammengestellt wurde und bereit ist, zu teilen oder zu präsentieren.

Eva allerdings OpenaiAnwesend VerwirrtXity Und Grok bietet die Möglichkeit, tiefe Recherchen durchzuführen. Das hier gezeigte Ergebnis ist leise beeindruckend im Vergleich zu dem, was wir auf anderen Plattformen erhalten.

Fügen Sie GPU zum Warenkorb (Amazon Procuring) hinzu

Abfrage: “Suchen Sie RTX 4060 auf Amazon, filtern Sie nach Verfügbarkeit und Bewertung und fügen Sie den High-bewertet in den Warenkorb hinzu.“

Dieses Szenario zeigt die E-Commerce-Automatisierung. Fellou geht zu Amazon und sucht nach „RTX 4060“ -Graphikkarten. Das Video zeigt, dass es die Ergebnisse nach Verfügbarkeit und Kundenbewertung filtert, die am besten bewertete GPU aus der Liste ausgewählt und dem Wagen hinzugefügt wird. Der gesamte Vergleich und der Kaufvorbereitung – normalerweise mit mehreren Klicks und Entscheidungen werden Fellou automatisch behandelt und fungiert als persönlicher Einkaufsassistent für technische Produkte.

Diese Funktion ist dem OpenAI -Operator und dem bevorstehenden Verwirrigkeitskomet wieder sehr ähnlich.

Multi-Agent-Forschungsarbeiten

Abfrage: „Erstellen Sie seit September 2024 einen Bericht über Multi-Agent-Papiere zu Arxiv, einschließlich Namen, Einführungen und Hyperlinks.“

Fellou automatisiert den Prozess des Sammelns und Organisierens der neuesten Multi-Agent-Forschungsarbeiten. In dieser Demonstration navigiert es zu akademischen Datenbanken, sucht nach jüngsten Veröffentlichungen zu Multi-Agent-Systemen und kompiliert die Ergebnisse in ein strukturiertes Format. Dies optimiert den Forschungsprozess und ermöglicht es den Benutzern, mit minimaler Aufwand auf dem Laufenden zu bleiben.

Hier finden Sie den vollständigen Bericht.

Aktienanalyse

Abfrage: „Sammeln Sie die neuesten NASDAQ -Daten zur Yahoo -Finanzierung, einschließlich Preisänderungen, Marktkapitalisierung, Handelsvolumen der wichtigsten Aktien, analysieren Sie die Daten und generieren Sie Visualisierungsberichte“

Fellou automatisiert eine umfassende Aktienanalyse, indem sie zu Finanzplattformen navigiert, wichtige Metriken wie P/E -Verhältnisse und Gewinnberichte extrahiert und sie in einen strukturierten Bericht zusammengestellt werden. Auf diese Weise können Benutzer die Aktienleistung schnell bewerten und fundierte Investitionsentscheidungen ohne manuelle Datenerfassung treffen.

Fellou gegen Manus gegen Verwirrung gegen Claude

Immediate: “Fassen Sie die am meisten gelobten und kritisierten Merkmale des Sony WH-1000xm5 von Reddit, YouTube und Amazon zusammen. ““

Ausgabe:

Notiz: Das Video wurde in diesem X -Konto aufgenommen.

Fellou -Benchmarks und Leistung

Tiefe Suche

Fellou übertrifft konsequent alle anderen und übertrifft jede Kategorie mit Punktzahlen zwischen 4,27 und 4,56. Manus folgt genau, insbesondere in Klarheit (4,30) und Lesbarkeit (4,25). OpenAI DeepResearch tritt stetig in Genauigkeit und Tiefe aus, ist jedoch in der Lesbarkeit. Die Verwirrung liefert durchschnittliche Ergebnisse auf der ganzen Linie, während Claude lags signifikant, insbesondere ausführlich (3,30). Insgesamt zeichnet sich Fellou als der am besten abgerundete und effektivste Performer aus.

Tiefe Aktion

Der Deep-Motion-Workflow, der auf dem EKO-Framework basiert, wurde entwickelt, um komplexe Aufgaben erheblich schneller und schlauer als herkömmliche Browser-basierte Methoden zu automatisieren. Im Kern kombiniert EKO die strukturierte Workflow -Erzeugung mit kontinuierlichem Lernen und ermöglicht die adaptive Leistung im Laufe der Zeit. Wenn ein Benutzer eine Abfrage einreicht, führt EKO nicht nur aus – er lernt, optimiert und verbessert sich. So funktioniert das System:

• Die Benutzerabfrage gibt das EKO -Framework ein, das die entsprechende Workflow -Flugbahn generiert.
• Experimential -Lernender bewertet vergangene Aktionen mithilfe von Suggestions des Agentenrichters, die Aktionen als korrekt oder falsch beschrieben.
• Der Erfahrungspool speichert frühere Arbeitsabläufe und Ergebnisse, sodass das System relevante Erfahrungen mit Exp Rag (Retrieval-Augmented-Era) sammeln kann.
• Lernen und Inferenz erfolgen gleichzeitig, sodass EKO seine Handlungen in Echtzeit verfeinern kann.

Diese Architektur führt zu wichtigen Leistungsgewinnen. Wie im Latenzvergleich gezeigt:

• Eko (unsere): 85,0 Sekunden
• Browser-Nutzung: 240,5 Sekunden

EKO liefert aufgrund seines feedback-gesteuerten Schleifens und seiner Erfahrung im Suggestions-gesteuerte Schleife und des Erfahrung, das sich im Suggestions-gesteuerte Schleife und Erfahrung im Erfahrung in der Erfahrung im Suggestions und des Erfahrung in der Erfahrung in der Erfahrung befindet. Das Ergebnis ist die Automatisierung, die bei jeder Aufgabe nicht nur schneller, sondern auch schlauer ist.

Abschluss

Die Artwork und Weise, wie wir mit Informationen suchen und interagieren, wird sich dramatisch ändern. Im vergangenen Jahr haben wir eine Verlagerung von statischen Ergebnissen zu dynamischen, personalisierten Reaktionen und nun vollständig autonomen Looking -Agenten wie Fellou gesehen. Dies ist nicht nur ein Leistungsverbesserung. Es ist eine Neudefinition darüber, wie wir auf Wissen zugreifen. Bald wird das Browsen nicht mehr bedeuten, Registerkarten zu durchsuchen. Es bedeutet, dass es mit intelligenten Agenten zusammenarbeitet, die die Absicht verstehen, Aufgaben automatisieren und Einblicke in Echtzeit liefern.

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Hallo, ich bin Nitika, ein technisch versierter Content material-Ersteller und Vermarkter. Kreativität und neue Dinge lernen natürlich für mich. Ich habe Fachkenntnisse bei der Erstellung von ergebnisgesteuerten Inhaltsstrategien. Ich bin mit web optimization -Administration, Key phrase -Operationen, Webinhalten, Kommunikation, Inhaltsstrategie, Bearbeitung und Schreiben intestine vertraut.