Threads-ის ახალი AI ფუნქცია „Dear Algo“ მომხმარებლებს საკუთარი არხის პერსონალიზაციის საშუალებას აძლევს
Threads-მა წარადგინა AI ფუნქცია „Dear Algo“, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, საჯარო პოსტების მეშვეობით დროებით მართონ საკუთარი არხის შინაარსი და პრეფერენციები.

Meta-ს მფლობელობაში არსებულმა სოციალურმა ქსელმა Threads-მა ოთხშაბათს ახალი, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ფუნქცია წარადგინა, რომელიც მომხმარებლებს საკუთარი არხის (feed) პერსონალიზაციაში ეხმარება. ახალი ფუნქცია, სახელწოდებით „Dear Algo“, მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, პირდაპირ მიუთითონ პლატფორმას, თუ რა ტიპის კონტენტის ნახვა სურთ დროებით უფრო ხშირად ან იშვიათად.
ფუნქციის გამოსაყენებლად საჭიროა Threads-ის საჯარო პოსტში ჩაიწეროს ფრაზა „Dear Algo“, რასაც უნდა მოჰყვეს კონკრეტული მითითება იმის შესახებ, თუ რისი ნახვაა სასურველი. მაგალითად, თუ მომხმარებელს პოპულარული პოდკასტების შესახებ მეტი ინფორმაციის მიღება სურს, მან უნდა გამოაქვეყნოს პოსტი ტექსტით: „Dear Algo, show me more posts about podcasts.“ მოთხოვნის გაგზავნის შემდეგ, მომხმარებლის არხი სამი დღის განმავლობაში შესაბამისად დაკორექტირდება.
აღსანიშნავია, რომ ვინაიდან „Dear Algo“ საჯარო პოსტების მეშვეობით მუშაობს, სხვებსაც შეუძლიათ ამ მოთხოვნის ნახვა. უფრო მეტიც, სხვა მომხმარებლებს აქვთ შესაძლებლობა, გააზიარონ (repost) სხვისი მოთხოვნა, რათა იგივე პარამეტრები საკუთარ არხზეც გამოიყენონ. ფუნქციის ეს ასპექტი შესაძლოა ზოგიერთი მომხმარებლისთვის დამაბრკოლებელი აღმოჩნდეს, რადგან ყველას არ სურს საკუთარი პრეფერენციების საჯაროდ გამჟღავნება. თუმცა, Meta-ს განცხადებით, ეს მიდგომა მომხმარებლებს ახალი საუბრებისა და თემების აღმოჩენაში დაეხმარება და პერსონალიზაციას ერთგვარ საზოგადოებრივ გამოცდილებად აქცევს.

მომხმარებლებისთვის საკუთარ არხზე დროებითი გავლენის მოხდენის შესაძლებლობის მიცემით, Threads კონკურენტებთან შედარებით უპირატესობას მოიპოვებს, რადგან მსგავსი ფუნქცია სხვა პლატფორმებზე ჯერჯერობით არ არსებობს. „Threads არის ადგილი, სადაც თვალს ადევნებთ იმას, რაც ახლა ხდება,“ — ნათქვამია კომპანიის ბლოგპოსტში. „თუმცა, ზოგჯერ ის, რაც თქვენთვის მნიშვნელოვანია, მყისიერად იცვლება და გსურთ, რომ Threads-ის არხი ამას ასახავდეს — იქნება ეს NBA-ის თამაშის დროს მეტი პოსტის ნახვა, თუ იმ ტელეშოუს შესახებ ინფორმაციის შეზღუდვა, რომლის ნახვაც ჯერ ვერ მოასწარით.“
პერსონალიზაციის ახალი საფეხური
მიუხედავად იმისა, რომ Threads და მისი კონკურენტები, X და Bluesky, მომხმარებლებს უკვე სთავაზობენ პრეფერენციების გამოხატვის მარტივ გზას „Not Interested“ ღილაკით, „Dear Algo“ პერსონალიზაციას სრულიად ახალ საფეხურზე აჰყავს. ეს ფუნქცია ასევე დაეხმარება Threads-ს, გახდეს უფრო რეალურ დროზე ორიენტირებული პლატფორმა, რითაც ისტორიულად X იყო ცნობილი. „Dear Algo“ ამჟამად ხელმისაწვდომია აშშ-ში, ახალ ზელანდიაში, ავსტრალიასა და დიდ ბრიტანეთში, თუმცა Threads გეგმავს მის სხვა ქვეყნებში დანერგვასაც.

Threads-ის მზარდი პოპულარობა
ახალი ფუნქციის გაშვება მოჰყვა ბაზრის კვლევის ფირმა Similarweb-ის ანგარიშს, რომლის მიხედვითაც Threads-მა ყოველდღიური მობილური მოხმარების მაჩვენებლით X-ს გადაასწრო. მიუხედავად იმისა, რომ ვებგვერდის ვერსიით X კვლავ დომინირებს, Threads-ის მობილურ აპლიკაციას iOS-სა და Android-ზე ბოლო რამდენიმე თვის განმავლობაში აქტიური მომხმარებლების რაოდენობის მუდმივი ზრდა აქვს.
ანგარიშის თანახმად, 2026 წლის 7 იანვრის მონაცემებით, Threads-ს მობილურ მოწყობილობებზე 141.5 მილიონი ყოველდღიური აქტიური მომხმარებელი ჰყავდა, მაშინ როცა X-ის მაჩვენებელი 125 მილიონს შეადგენდა.
მსგავსი სტატიები

Anthropic-მა აშშ-ის თავდაცვის დეპარტამენტს სასამართლოში უჩივლა: დავა „მიწოდების ჯაჭვის რისკის“ სტატუსის გამო
Anthropic-მა აშშ-ის თავდაცვის დეპარტამენტს სასამართლოში უჩივლა მას შემდეგ, რაც უწყებამ კომპანია „მიწოდების ჯაჭვის რისკად“ გამოაცხადა. დავა ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოებასა და სამხედრო მიზნებისთვის გამოყენებას ეხება.

OpenAI-მ ხელოვნური ინტელექტის აგენტების უსაფრთხოების გასაძლიერებლად Promptfoo შეიძინა
OpenAI-მ AI უსაფრთხოების სტარტაპი Promptfoo შეიძინა. ტექნოლოგია OpenAI Frontier პლატფორმაში ინტეგრირდება, რათა უზრუნველყოს AI აგენტების დაცვა და უსაფრთხოების ავტომატიზებული ტესტირება.

Anthropic-მა კოდის რევიზიის ახალი ხელსაწყო წარადგინა AI-ით გენერირებული კოდის ნაკადის შესამოწმებლად
Anthropic-მა გამოუშვა Code Review — ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ინსტრუმენტი, რომელიც Claude Code-ის მიერ გენერირებულ კოდში ლოგიკურ შეცდომებს პოულობს და რევიზიის პროცესს აჩქარებს.