Помогай пользователям
ИИффективнее
других!

Создайте AI-помощников, которые говорят вашим голосом, знают ваш контент и цели - без разработки.
Помогай пользователям
ИИффективнее
других!
Наши клиенты
#языки
#аналитика
#психология
#программирование
#финансы
#маркетинг
#менеджмент

Объясните мне теорему Байеса, если бы я был десятилетним ребенком

Пользователь
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!";
return 0;
}
Конечно! Теорема Байеса помогает нам обновлять наши убеждения, когда мы получаем новую информацию. Представьте, что у вас есть две корзины, одна с красными и синими шарами, а другая тоже с красными и синими шарами, и вы наугад выбираете одну из них, не зная, какую именно. Если вы вытащили красный шар, то теорема Байеса поможет нам рассчитать вероятность того, что вы выбрали первую корзину, исходя из вероятности вытащить красный шар из каждой корзины и первоначальной вероятности выбора каждой корзины.
Конечно! Вот правильный код:
Ева
Ева
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!"
return 0;
}

Найди ошибку

Пользователь
Вы пропустили знак
';'
в строке
cout << "Hello, world!"
что дает
синтаксическую ошибку в C++
std::
Ева
Выбор модели атрибуции для своего бизнеса зависит от конкретных целей и наличия данных. Среди часто используемых моделей атрибуции можно выделить модели первого и последнего касания, линейную модель, модель замедления времени и модель, основанную на позиции. При выборе модели атрибуции учитывайте такие факторы, как сложность пути клиента, значимость различных точек соприкосновения и желаемый акцент на определенных каналах.
Пользователь

Какую модель атрибуции выбрать для своего бизнеса?

#языки
#аналитика
#психология
#программирование
#финансы
#маркетинг
#менеджмент
Объясните мне теорему Байеса, если бы я был десятилетним ребенком
Пользователь
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!";
return 0;
}
Конечно! Теорема Байеса помогает нам обновлять наши убеждения, когда мы получаем новую информацию. Представьте, что у вас есть две корзины, одна с красными и синими шарами, а другая тоже с красными и синими шарами, и вы наугад выбираете одну из них, не зная, какую именно. Если вы вытащили красный шар, то теорема Байеса поможет нам рассчитать вероятность того, что вы выбрали первую корзину, исходя из вероятности вытащить красный шар из каждой корзины и первоначальной вероятности выбора каждой корзины.
Конечно! Вот правильный код:
Ева
Ева
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!"
return 0;
}
Найди ошибку
Пользователь
Вы пропустили знак
';'
в строке
:: cout << "Hello, world!"
что
дает синтаксическую ошибку в C++
std
Ева
Выбор модели атрибуции для своего бизнеса зависит от конкретных целей и наличия данных. Среди часто используемых моделей атрибуции можно выделить модели первого и последнего касания, линейную модель, модель замедления времени и модель, основанную на позиции. При выборе модели атрибуции учитывайте такие факторы, как сложность пути клиента, значимость различных точек соприкосновения и желаемый акцент на определенных каналах.
Пользователь
Какую модель атрибуции выбрать для своего бизнеса?
Tablet version
Объясните мне теорему Байеса, как если бы я был десятилетним ребенком
Пользователь
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!";
return 0;
}
Конечно! Теорема Байеса помогает нам обновлять наши убеждения, когда мы получаем новую информацию. Представьте, что у вас есть две корзины, одна с красными и синими шарами, а другая тоже с красными и синими шарами, и вы наугад выбираете одну из них, не зная, какую именно. Если вы вытащили красный шар, то теорема Байеса поможет нам рассчитать вероятность того, что вы выбрали первую корзину, исходя из вероятности вытащить красный шар из каждой корзины и первоначальной вероятности выбора каждой корзины.
Конечно! Вот правильный код:
Ева
Ева
#include <iostream>
int main() {
std::cout << "Hello, world!"
return 0;
}
Найди ошибку
Пользователь
Вы пропустили знак
';'
в строке
std:: cout << "Hello,
world!"
ошибку в C++
Ева
Выбор модели атрибуции для своего бизнеса зависит от конкретных целей и наличия данных. Среди часто используемых моделей атрибуции можно выделить модели первого и последнего касания, линейную модель, модель замедления времени и модель, основанную на позиции. При выборе модели атрибуции учитывайте такие факторы, как сложность пути клиента, значимость различных точек соприкосновения и желаемый акцент на определенных каналах.
Пользователь
Какую модель атрибуции выбрать для своего бизнеса?
Mob version
#маркетинг
#аналитика
#психология
#программирование
#финансы
#языки
#менеджмент
что дает синтаксическую
15%

рост удержания клиентов

25%

увеличение
активации

35%

увеличение вовлеченности

Давать знания из нескольких источников

Заменять поисковики

Объяснять все, что непонятно

Находить ошибки в работе

Давать обратную связь

Проверять домашку

Не хотят никого беспокоить

В ситуации, когда учитель заболел

Хотят быстро продвинуться

Чувствуют себя неловко, задавая вопросы
Не понимают, как решить проблему
Без поддержки

Предоставьте своим клиентам возможность узнать больше, особенно если они

И Ева будет
15%

рост вовлеченности и возврата пользователей

Предотвращение выгорания команды

40x

более быстрое решение проблем клиентов

Быстрее отвечать на частые вопросы студентов

60%

снижение операционных затрат

Снижение затрат за счет повышения КПД команд

Оптимизация работы менеджеров

Вы сможете
Настроить Еву по-разному на разных курсах
То, как Ева мыслит, как выглядит и что говорит.
Управление
Настроить контекст Евы для каждого курса на вашей платформе
Поведение
Использовать сценарии общения с Евой
Сценарии

Управлять вниманием студентов

Подсказки
Ева подталкивает студентов к выполнению заданий
Напоминания
Настройка интерфейса
Брендинг

Видеть, что студенты спрашивают чаще всего, чтобы понять, где ваши точки роста.

Аналитика
Обучить Еву на своих данных
Тонкая настройка

Отзывы наших клиентов

Во-первых, это проще чем кажется
Установка занимает несколько минут
Во-вторых, это дешеле чем когда либо
Меньше чем зарплата наставника
Интегрируйте ИИ пока другие думают
для достижения действительно выдающихся результатов

Отзывы наших клиентов

AI усилил обратную связь и снизил нагрузку на преподавателей

Мы начали работу с Evahelp. ai с простой гипотезы — проверить, как ИИ поможет студентам самостоятельно оценивать эссе. Результаты оказались впечатляющими: студенты быстрее осваивают структуру и аргументацию, а преподаватели получают реальную поддержку — снижается нагрузка, растёт качество обратной связи. Видим в этом большой потенциал и планируем расширять использование Evahelp. ai в учебных процессах.

Татьяна Орешкина, доцент УрФУ
Институт экономики и управления УрФУ
Eva закрывает вопросы — команда дышит свободно

Полгода используем виртуального помощника Eva на базе ChatGPT — и студенты довольны, и поддержка вздохнула с облегчением. Виджет с чатом встроен прямо в курсы. Простые вопросы закрывает Ева, сложные — у экспертов. Благодаря этому нагрузка на команду заметно снизилась. Если думаете о внедрении AI в обучение — рекомендую!

Анатолий Карпов
CEO karpov.courses
Студенты охотнее спрашивают у ИИ, чем у преподавателей

Мы заметили, что часть студентов, особенно тех, кто не любит задавать вопросы в общем чате, охотнее обращаются к виртуальному помощнику. Это снижает барьер в коммуникации и помогает получать ответы быстрее. Некоторые студенты чаще спрашивают у Евы, чем у преподавателя — и это отличный способ вовлечь тех, кто обычно остаётся в тени.

Светлана Попова
Институт экономики и управления УрФУ

Примеры внедрения

Еще

Только проверенные на практике гайды 👇

Попробуй Eva бесплатно