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2023-11-05
Sam Altman又出手了。这次他出资了一个只要5个人的RPA前期团队Induced AI,两位联合创始人Aryan Sharma和Ayush Pathak,一个18岁,一个19岁。
不只是Sam Altman,SignalFire、Peak XV 、SV Angel等安排一同参加了Induced AI这一轮230万美金的种子轮融资。此次融资,科技加速器AI Grant的两位创始人Nat Friedman和Daniel Gross也加入了Induced AI的团队。这两位在科技界的大名如雷贯耳,Nat曾任Github的CEO,Daniel创立的查找引擎公司Cue则被苹果收购。
这支团队及其产品有何过人之处,为何能够招引众多大佬的橄榄枝呢?
Induced AI的两位创始人——Aryan和Ayush——别看年纪小,创业阅历却适当丰厚。这两位年轻程序员的创业履历遍及医疗、广告、教育、区块链、web3等领域,乃至还发起过创业社群和类似孵化器的安排。
此次创立的Induced AI则是一款开释企业员工生产力的“RPA 3.0”。用户只需用简略的英语输入作业流程和录屏视频,Induced AI就能将其实时转换为伪代码,并调取多种相关东西,来履行很多重复性使命。
RPA(Robotic Process Automation,机器人流程主动化)并非新鲜概念,一般人在日常日子中也随处可见,例如Excel中的“宏”,或许很多人用来抢演唱会门票的小东西“按键精灵”,都能够看做RPA的前身。
传统的RPA定义上,软件记录人的操作,比方点击鼠标、键盘输入、翻开文件夹、发送邮件等,并将这些操作固定下来构成规矩和套路,批量地主动履行,然后节约人的时刻,提升作业效率。随着AI技能进步,机器识别图像、了解言语、逻辑考虑的才能不断提升,这些技能也与RPA结合到一同,开释更大的能量。
正如RPA概念所定义的,迄今为止,市面上的RPA东西需求人工制定好清晰的规矩,而杂乱使命的规矩也会耗费很多人力。Induced AI则借助大言语模型的才能,让东西有了逻辑推理和判别的才能。用户只需求说出他的需求,比方“给我建个Jira的ticket”,或许“帮我挑选一波简历,给候选人发面试约请”,Induced AI就能够对要做哪些事情进行实时判别和拆解,并主动调取相关的东西来完结整个流程。
以挑选简历这个使命为例,惯例的人工操作流程包含:登录你的领英账号、查找简历、评估简历、下载简历、发送约请等。如果领英没有提供官方的API接口,曩昔的RPA很可能就卡在登录这一步了,乃至可能被判定为歹意机器人。
Induced AI在Chromium上构建了一个浏览器环境,它有自己的内存、文件体系和身份验证凭据(电子邮件、电话号码)来履行杂乱的流程,因此能够主动完结登录、填写验证码、文件下载、存储和重复运用数据等动作,没有敞开API的软件也拦不住Induced AI。
让东西,特别是有智能的东西替人类干活,是从我们的老祖宗开端就发生的梦想。从木牛流马到Siri,人们一直觉得这些“帮手”还欠点儿火候。直到ChatGPT和AutoGPT横空出世,AI Agent似乎即将成为可能。
OpenAI的研究员Lilian Weng撰文定义了根据大言语模型的AI Agent:大言语模型、记忆、使命规划、运用东西,四个模块缺一不可。虽然Induced AI团队将自己定位成“RPA 3.0”,但从其产品特性上来看,他们更像一个AI Agent,这也是为什么Sam Altman等AI大佬一致看好这个年轻的团队。
当时的AI热潮下,Induced AI不是第一个、也绝不是最终一个AI Agent团队。
暂且不提那些订票、点外卖的小而美Agent,或许AutoGPT、HuggingGPT等几乎人尽皆知的项目,与Induced AI有相同打造AI员工野心的团队就有不少。
例如本年三月完结3.5亿美元B轮融资的Adept,自己训练了一个ACT-1,这个模型专门用来在计算机上呼应用户的自然言语指令并履行操作。它能够运用现有的一切软件东西、API和网站。ACT-1相同根据浏览器作业,用户能够在和AI的谈天框里输入自己的命令,例如在Salesforce里创立一条销售线索,或许在GoogleSheet里计算一些数据。
无独有偶,科技公司Rabbit也研发了自己的大模型LAM(Large Action Model),并根据它推出了一套完好的“个人操作体系Rabbit OS”解决方案。LAM能够观察人机交互的界面,构成“概念蓝图”,然后在用户的自然言语指令不那么清晰的时分了解并完成人类的潜在意图。
根据LAM,Rabbit还专门规划了一套软件渠道,使其Agent能够更人性化地完结使命。本年10月,Rabbit取得Khosla Ventures领投、老股东跟投的2000万美元融资。