→ كل قصص العملاء
البحث مثال على سير العمل

أصبح التحضير للجان أكثر توازنًا وأسهل في المراجعة.

JP
Jonathan Price
مسؤول إداري للبحث · Meridian Policy Institute - 42 شخصًا · كامبريدج، ماساتشوستس، الولايات المتحدة
6
موجزًا أُعدّت لدورة لجنة واحدة

قبل التحوّل

كان Jonathan يُعدّ ملفات خلفية كثيفة للجان المنح والسياسات. كان بإمكانه استخدام الذكاء الاصطناعي للتلخيص، لكن النموذج الواحد كثيرًا ما كان يُبرز تفسيرًا واحدًا بقوة مفرطة.

نقطة التحول

مع MultipleChat، يشغّل المطالبة نفسها عبر عدة نماذج، ثم يطلب من AI-Team تحديد ما تبالغ فيه كل إجابة أو تتجاهله. فتصبح النتيجة مسودة متوازنة بدلًا من وجهة نظر نموذج واحد.

«العرض جنبًا إلى جنب يمنع نموذجًا واحدًا من تحديد الإطار بأكمله.»

— Jonathan Price، مسؤول إداري للبحث

بعد التحوّل

يتلقى أعضاء اللجان الآن موجزات أقصر مع تحفظات أوضح. لا يزال Jonathan يتحقق من المصادر، لكن التركيب الأول صار أكثر فائدة.

الأدوات المستخدمة

المقارنة جنبًا إلى جنب

مراجعة عدة ملخصات قبل الصياغة.

نقد عبر AI-Team

تحديد المبالغات والتحفظات الناقصة.

موجز تنفيذي

تحويل البحث إلى مذكرة مقروءة للجنة.

موجزات اللجان تركيب الأبحاث مقارنة النماذج

هل يمكن أن يكون هذا سير عملك؟

قارن بين النماذج، وكوّن فرق AI-Team، وحسّن المسودات قبل المراجعة البشرية.

ابدأ الآن

مزيد من القصص

تابع التعلّم

اطّلع على الخطط المدفوعة