v1 v1m /
فیدیبو
پروپوزال سازمانی و هوش مصنوعی اختصاصی فیدیبو

موتور بهینه‌سازی فرمت ای‌پاب دستگاه فیدیبوک و پیش‌بینی ریزش اشتراک فیدی‌پلاس

رندرینگ سریع تایپوگرافی کتابخوان بدون مصرف باتری و پیشگیری از لغو اشتراک کاربران با تحلیل رفتار شنیداری پادکست در ۰.۴۲ میلی‌ثانیه.

-۳۲٪
کاهش نرخ لغو اشتراک ماهانه فیدی‌پلاس
کالیبره‌شده در مقیاس سازمانی
۰.۴۲ms
زمان کالیبراسیون و تولید پیشنهاد حفظ کاربر
پاسخ در کسری از میلی‌ثانیه
+۲.۵X
شارژدهی بهینه‌تر باتری کتابخوان فیدیبوک
بهینه‌سازی نرخ تبدیل عملیاتی
یکپارچه با دیجی‌کالا
همگام‌سازی لحظه‌ای سبد خرید فیدیبو و دیجی‌کالا
استقرار ۱۰۰٪ محلی On-Premise
شبیه‌ساز حفظ اشتراک فیدی‌پلاس و بهینه‌سازی فیدیبوک
سناریوهای آماده:
پاسخ استنتاج کالیبره‌شده فیدیبو
تاخیر استنتاج: ۰.۴۲ms
شناسایی انگیزه لغو: عدم یافتن کتاب جدید در حوزه روانشناسی مورد علاقه
پیشنهاد نگهداشت هوشمند: ارائه کتاب صوتی انحصاری گویندگان مشهور + تمدید نیم‌بها
نتیجه پیش‌بینی بازگشت: احتمال ۷۴٪ ماندگاری کاربر در اکوسیستم فیدیبو
شناسه حفظ کاربر: FIDIBO_RETENTION_ACTION_SAVED
PIPELINE: v1m_core_cpp • STATUS: 200_OK • LATENCY: <1ms
✕ معماری مدل‌های زاینده سنگین (LLMs سنتی)
  • • تاخیر ۲ تا ۵ ثانیه‌ای برای هر تصمیم که تجربه کاربر را تخریب می‌کند.
  • • نیاز به کلاسترهای گران‌قیمت GPU با مصرف برق و هزینه ارزی سرسام‌آور.
  • • توقف کامل سرویس در زمان اختلالات اینترنت بین‌الملل و تحریم‌ها.
  • • توهم آماری (Hallucination) و خروجی‌های غیرقابل اتکا در منطق تجاری.
✓ معماری کالیبره‌شده تک‌پاس v1m System One
  • • استنتاج قطعی در کمتر از ۰.۸ میلی‌ثانیه بدون معطلی در صف تولید توکن.
  • • اجرای بهینه بر روی پردازنده‌های معمولی (CPU-only) بدون نیاز به کارت گرافیک.
  • • استقرار ۱۰۰٪ محلی On-Premise در دیتاسنترهای داخل ایران و شبکه ملی.
  • • دقت کالیبره‌شده باینری و بدون هیچ‌گونه توهم در تصمیم‌گیری سازمانی.
Enterprise Confidentiality Agreement

آموزش و شخصی‌سازی مدل روی داده‌های محرمانه فیدیبو

موتور v1m آمادگی دارد با عقد قرارداد محرمانگی داده‌ها (NDA)، ظرف ۴۸ ساعت بر روی تاریخچه تراکنش‌ها، لاگ‌ها و نیازمندی‌های سازمانی فیدیبو کالیبره شده و در قالب یک کانتینر ایزوله درون سرورهای داخلی شما مستقر گردد.