Littlebird为其人工智能辅助“回忆”工具筹集了1100万美元，该工具可读取您的电脑屏幕

关于为人工智能系统构建上下文已经有很多讨论。在消费软件领域，我们看到初创公司围绕搜索、文档和会议而建立。他们所有人都希望从您的数字生活中捕获上下文，提供与其他工具的连接，并让您查询所有数据。有些工具走得更远。例如，Rewind（后来成为Limitless并出售给Meta）和Microsoft Recall旨在捕捉屏幕上发生的一切并帮助您记住这一切。

一家名为Littlebird的新初创公司正在尝试类似的事情，但方法略有不同。像Rewind这样的应用程序会存储屏幕截图或某种视觉数据，而Littlebird会“读取”屏幕并以文本格式存储上下文。

该产品背后的核心理念是，由于它一直在阅读您的屏幕，因此您无需提供额外的上下文来提高生产力。该初创公司认为，虽然许多人工智能工具试图分散你的注意力，但Littlebird可以在后台工作，并且只会在你想要的时候出现。

当您在计算机上设置Littlebird时，您可以自定义希望应用程序忽略且不捕获任何上下文的应用程序。该初创公司表示，它会自动忽略密码管理器和网络表单中的敏感字段，例如密码和信用卡详细信息。您也可以选择将Gmail、Google日历、Apple日历和提醒等其他应用程序与该应用程序连接。

该应用程序可让您提出有关数据的问题，并提供预先生成的提示来帮助您入门，例如“我今天做了什么？”或“什么样的电子邮件对我来说很重要？”在几天的使用中，我注意到随着时间的推移，这些提示变得更加个性化。

Littlebird还有一个内置的类似于格兰诺拉麦片的记事本，它使用系统音频并在后台运行以捕获会议记录，并据此创建笔记和行动项目。当您在详细视图中打开会议时，有一个名为“准备会议”的选项，该选项会考虑过去会议的背景、电子邮件和公司历史记录，为您提供有关会议的更多详细信息。该功能还从Reddit等来源获取信息，以告知您用户对特定产品或公司的看法。

另一个名为Routines的工具为Littlebird提供了重复运行的详细提示，例如每天、每周或每月。该公司列出了一些即用型例程，例如每日简报、每周活动总结和昨天的工作总结。用户还可以使用自定义指令创建自己的例程。

Littlebird由Alap Shah、Naman Shah和Alexander Green于2024年创立。Alap和Naman兄弟创立了面向机构投资者的平台Sentieo，该平台被出售给市场情报公司AlphaSense。他们此前还共同创立了一家名为Thistle的健康食品公司。阿拉普还是一篇广为人知的Citrini论文的合著者，该论文涉及人工智能代理如何摧毁经济，该论文导致各种科技股下跌。格林在硬件、软件和人工智能领域建立了多家公司。

“我们开始时，Alap提出了一个有趣的问题，即人工智能将与你的[用户]数据有关。模型对你一无所知，这限制了它们的实用性。我们正在考虑各种UI和操作系统范式，这些范式可能已经成熟，可以被人工智能颠覆，并初创公司了Littlebird作为一个项目，”Green在电话中告诉TechCrunch。

Green指出，虽然Rewind很接近Littlebird想要做的事情，但它依赖于屏幕截图，并且没有很好的搜索体验。他表示，这家初创公司才刚刚起步，还有很多问题需要解决，包括让大型语言模型（LLM）理解用户的不同类型的上下文。

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使用Littlebird，用户可以随时删除他们的数据，并且他们的数据加密存储在云端。 Green表示，将数据存储在云中的基本原理是为不同的人工智能工作流程运行强大的模型，而这在本地是不可能的。

“我们不存储任何视觉信息。我们只存储文本，这使得数据变得更轻。我认为这可能是Recall和Rewind陷入困境的另一个原因，即截屏需要更多的数据。我还认为它更具侵入性，”他说。

Littlebird可以免费下载和使用，但为了获得更多的使用限制和图像生成等功能，用户可以支付每月20美元起的套餐。

该初创公司已筹集1100万美元资金，由Lotus Studio领投，Lenny Rachitsky、Scott Belsky、Gokul Rajaram、Justin Rosenstein、Shawn Wang和Russ Heddleston参与其中。

其中一些投资者是该产品的常规用户。 Rajaram曾在Google和Facebook从事广告产品工作，他表示该产品消除了记忆、检索和重新解释自己作品的麻烦。 DocSend联合创始人兼CEOHeddleston表示，他使用该工具、会议、电子邮件、Notion等内容重写了公司的营销网站。

拉奇茨基经营着自己的时事通讯和播客，他说人工智能与它所拥有的背景一样好，它非常想念你的一天。他说他询问该工具是否可以提高他的工作效率并变得更快乐。他表示，为了取得长期成功，该产品需要找到一个杀手级用例。

“我认为这一切都是为了找到杀手级必备用例。这就是目前该产品成功的关键。我知道很多人已经自己找到了这一点，并且当团队看到这些用例出现时，他们正在倾向于这些体验，”他指出。

“我在播客上遇到了很多人工智能产品构建者，最一致的主题是，在你推出产品之前，你实际上并不知道人们会如何使用你的产品。策略是尽早推出产品，看看人们如何使用它，然后加倍关注这些用例，而不是等待完全弄清楚。”