Anna Monaco在"AI智能体"这个术语还未流行之前就开始构建AI智能体了。在开发了众多聊天机器人后,她开始寻找其他适合AI智能体的界面类型,最终选择了电子表格。
"我有一个个人习惯,我注意到很多其他人也有这种习惯,就是将非常重要的CRM数据放在电子表格中,因为这是最灵活的工具,"Monaco告诉TechCrunch。"但实际上维护起来很痛苦。涉及太多手动工作。所以我就深入钻研,为自己构建一个产品,想要重新构想在大语言模型全面支持下电子表格可能的样子。"
结果就是Paradigm,这是一个AI驱动的电子表格,配备了超过5000个AI智能体。用户可以为单独的列和单元格分配不同的提示,各个AI智能体会爬取互联网来查找并填写所需信息。
Monaco表示,Paradigm与Anthropic、OpenAI和谷歌Gemini的AI模型兼容,并支持模型切换。
"我们希望支持每一个模型,因为我们希望用户在需要时能够获得最高推理输出,同时也能获得最便宜的输出,"Monaco说。"这是一个不断评估不同模型、与模型提供商密切合作以确保我们的限制足够高,然后将这些能力提供给用户的持续循环。"
该公司在2024年底推出了小规模封闭测试版预览,并一直在根据客户反馈迭代产品。Paradigm吸引了从顾问到销售专业人士和金融人士等各类用户,采用基于使用量分层的订阅模式。咨询公司安永、AI芯片初创公司Etched和AI编程公司Cognition都是早期客户。
Paradigm现在向公众发布其产品,并宣布完成了由General Catalyst领投的500万美元种子轮融资。该公司迄今已筹集700万美元。Monaco表示,这笔资金将用于执行公司"极其激进的产品路线图"。
"筹资时发生的有趣事情是,我们向一些人推介后,他们就一直在使用并为产品付费,"Monaco说。"我认为这很酷。我们从中发现了很多价值,不仅是我们的投资者——甚至是我们交谈过的其他投资者——仍在使用它。"
Paradigm并不是唯一一家寻求为电子表格提供AI升级的公司。已筹集超过600万美元风险投资的Quadratic是一家有着相似目标的3年历史的初创公司。谷歌和微软等传统公司也在向其电子表格应用添加AI工具。
Monaco表示,她并不真正考虑竞争,因为Paradigm并不认为自己是一个AI驱动的电子表格。她说她认为这是一个新的AI驱动工作流程,恰好以熟悉的电子表格形式存在,但不一定永远保持这种形式。
"我在当前最受欢迎的AI产品中看到的是现在和未来之间的微妙平衡,"Monaco说。"如何构建一个现在就非常强大并产生大量价值,同时也为未来做好充分准备的产品?这是我一年前创办公司时问自己的问题。"
Q&A
Q1:Paradigm是什么产品?它有什么特别之处?
A:Paradigm是一个AI驱动的电子表格工具,配备了超过5000个AI智能体。用户可以为单独的列和单元格分配不同的提示,AI智能体会自动爬取互联网来查找并填写所需信息,大大减少了手动维护数据的工作量。
Q2:Paradigm支持哪些AI模型?为什么要支持多个模型?
A:Paradigm与Anthropic、OpenAI和谷歌Gemini的AI模型兼容,并支持模型切换。创始人表示希望支持每一个模型,让用户在需要时能够获得最高推理输出,同时也能获得最便宜的输出选择。
Q3:Paradigm的目标用户群体是什么?商业模式如何?
A:Paradigm吸引了从顾问到销售专业人士和金融人士等各类用户,早期客户包括咨询公司安永、AI芯片初创公司Etched和AI编程公司Cognition。采用基于使用量分层的订阅模式运营。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。