OpenAI представила можливість для рітейлерів створювати штучних інтелектуальних (ШІ) помічників для покупок у Shopify, згідно з публікацією в X.
Тепер розробники можуть в декілька простих кроків з’єднати сервер Storefront Managed Compute Platform (MCP) безпосередньо з API OpenAI Responses, щоб створити помічників, які можуть шукати продукти, додавати товари до кошика та формувати посилання для оплати — все це без необхідності автентифікації.
Відвідайте OpenAI Playground, у розділі Інструменти, додайте сервер MCP. Видамте Shopify та введіть URL вашого магазину, щоб створити ШІ помічника для покупок.
Тепер, коли користувач вводить, наприклад: “Я шукаю легку чоловічу сорочку на відпустку”, помічник шукатиме варіанти у вашому асортименті. Якщо користувач вибирає один з варіантів, помічник може миттєво додати товар до процесу покупки.
Цей крок відображає ширшу стратегію OpenAI щодо розширення можливостей шопінгу.
Конкурент Perplexity вже пропонує помічника для шопінгу через свій ІІ-чат-бот. Користувачі Pro можуть також оформити покупку в один клік прямо через чат-бот за допомогою функції Buy with Pro. Shopify є одним з постачальників, чию продукцію можна знайти через Perplexity.
Perplexity також запустила безкоштовну програму для підприємців, щоб дозволити рітейлерам ділитися характеристиками своїх продуктів, щоб покупці могли їх знаходити. Платіжні інтеграції включають можливість одноразової покупки за допомогою Buy with Pro.
Google представляє модель робототехніки
Google анонсувала нову версію своєї найсучаснішої моделі зору-мови-дії (VLA) під назвою Gemini Robotics On-Device, яка розроблена для роботи безпосередньо на роботах без потреби в підключенні до хмари.
Оскільки модель не потребує передачі даних до хмари та їх отримання, Google зазначає, що вона ідеально підходить для застосування в умовах, де критично важлива затримка, і добре працює у зонах з поганим або відсутнім доступом до інтернету.
Gemini Robotics On-Device є основною моделлю для двохруких роботів. Вона розроблена для швидких експериментів з дотичністю. Модель може адаптуватися до нових задач через доопрацювання або подальше навчання.
Крім того, вона здатна розуміти інструкції користувача природною мовою для виконання таких завдань, як розкриття сумок, складання одягу або відкриття маркерів. Розробники можуть навчити модель виконувати більше завдань у нових областях після всього лише 50-100 демонстрацій.
Розробники можуть випробувати цю модель за допомогою SDK Gemini Robotics. Зареєструйтеся для доступу до моделі та SDK через програму довірених тестувальників Google.
DeepFleet від Amazon
Amazon також представила нову генеративну ІІ-модель для своїх роботів, яку назвали DeepFleet.
Ця модель покликана зробити роботів Amazon у складах “розумнішими та ефективнішими”, згідно з інформацією в блозі компанії. Вона координує рухи флоту роботів на центрах виконання замовлень та покращила їх час пересування на 10% для забезпечення швидшої та дешевшої доставки товарів.
“Уявіть DeepFleet як інтелектуальну систему управління рухом для міста, заповненого автомобілями, які рухаються в переповнених вулицях,” зазначається в повідомленні Amazon.
“Так само, як розумна система руху може зменшити час очікування та створити кращі маршрути для водіїв, DeepFleet координує рухи наших роботів, щоб оптимізувати їх навігацію на центрах виконання замовлень,” додала компанія. “Це означає менше заторів, ефективніші шляхи та швидше виконання замовлень клієнтів.”
Модель також постійно навчається для покращення з часом.
