图片来源:马尔特·穆勒/盖蒂图片社
AI写作工具Lex今日宣布已经完成了一轮275万美元的种子轮融资,由True Ventures领投。该公司是由Lex的首席执行官Nathan Baschez参与创立的Every公司分拆出来的。
Baschez将Lex描述为一个“现代写作平台”,强调这里的“现代”意味着包括了人工智能。在首席执行官看来,写作工具中使用人工智能是延续了几个世纪来改进写作实践的趋势。
据Baschez表示,今天大多数作家在他们的工作流程中并不使用人工智能。这一说法与我在更大的写作社区中听到的类似。因此,Lex不仅需要在一个已经有许多现有工具和低成本工具的市场中建立一个稳固的写作服务,还需要让作家们对使用可能会夺走他们工作的技术产生兴趣。
那么,Lex如何将人工智能融入到写作工具中,以便作家们愿意使用呢?在测试Lex、消化其入门材料并与公司交流后,看来该服务希望创建一个超级清晰的写作界面,具备许多高级用户(我猜是那些写作较多的人)所期望的功能。人工智能作为一种方式被纳入,以扩展并平滑用户的工作流程。
实际上,在您获取格式工具和基于Markdown的快捷方式以便轻松添加副标题等功能的同时,当您写作速度减缓或写作过程中出现停滞时,人工智能会介入。Lex向新用户解释道:“如果你遇到困难,只需按下CMD+Enter键或键入+++,GPT-3会填充下一个应该出现的内容。”
您还可以在评论中向Lex的人工智能提问,这很有趣。您可以要求它将某些内容重写得更短,或者像公司分享的一个例子中一样,让它检查某个句子是否多余。Lex还可以为文档生成标题,这是我在其他搭载人工智能的数字工具中见过的功能。
那么,这是又一个可以帮助作家规避写作的工具吗?有点是。Baschez的介绍材料解释说,人工智能工具有时会生成“垃圾”,但创始人认为“(由人工智能生成的输出)在帮助我摆脱写不下去的困境时真的很有帮助”。
Lex的“人工智能路线图”表示,将推出更多功能,包括“重新表述句子、生成摘要等”。
隐私问题呢?考虑到Lex是一款写作工具,作家们应该担心他们的文字被吸收到系统中吗?Baschez在电子邮件中告诉TechCrunch,Lex“没有使用任何用户内容进行训练”,但他补充说,公司可能希望在将来“训练(或微调)”自己的模型。
当达到那一点时,首席执行官表示公司打算“在这方面非常透明,并小心地不包含任何我们的用户不希望包含的内容”。
这听起来很合理。目前,通过OpenAI的模型,Baschez认为公司的隐私政策满足“大多数用户的需求”。
人工智能的东西很酷,但这个应用程序中有一件事让我想继续使用它:它没有历史包袱。我发现许多现代文字处理器如Google Docs和Word在分页方面保留了偏见——用户体验旨在将文档打印到信纸大小的纸上。相比之下,Lex摒弃了所有这些。
这并不是一个小问题。Baschez告诉TechCrunch,因为他正在构建的东西“可以比现有的写作工具更加专注和有见地”,所以他可以清除通常会混乱写作工具的累赘。我认为,这些小调整可以使写作体验感觉不再像数字化的现实世界过程,而更像是在使用今天的写作工具。
从构想到创业
看到Lex从专注于技术和生产力主题的订阅媒体服务Every中分拆出来并不令人意外。Baschez告诉TechCrunch,在休产假后,他有“真正想要再次编写软件”的愿望,这导致他尝试使用GPT-3并构思了Lex的概念。
Lex最初是一个夜间和周末的项目,最初的兴趣非常强烈,Baschez表示。通过一个简单的YouTube视频和一些作家的支持,Lex在最初的24小时内就吸引了约25000名用户。这种最初的兴趣也引起了TechCrunch的关注。在今天的市场中,早期引起注意的人工智能产品几乎成为投资者的香饽饽,因此Lex能够迅速筹集资金是可以理解的。
但是,Lex并不打算进行大规模招聘。相反,Baschez打算“保持团队非常小,直到(它)变得痛苦为止”。“
在感到痛苦时招聘”并不是一个新的降低人员数量的方法,但近年来我们很少听说过这种方法。对限制支出的积极关注意味着公司的适度筹资应该能够维持很长一段时间,Baschez表示,该公司打算很快开始收费。
然而,使用它需要多少费用呢?这是一个值得思考的问题。在生成预训练转换引擎(GPT)之前,风投和创业社区经常讨论由人工智能驱动的软件产品能够获得的毛利润。AI写作工具Lex今日宣布已经完成了一轮275万美元的种子轮融资,由True Ventures领投。该公司是由Lex的首席执行官Nathan Baschez参与创立的Every公司分拆出来的。
Baschez将Lex描述为一个“现代写作平台”,强调这里的“现代”意味着包括了人工智能。在首席执行官看来,写作工具中使用人工智能是延续了几个世纪来改进写作实践的趋势。
据Baschez表示,今天大多数作家在他们的工作流程中并不使用人工智能。这一说法与我在更大的写作社区中听到的类似。因此,Lex不仅需要在一个已经有许多现有工具和低成本工具的市场中建立一个稳固的写作服务,还需要让作家们对使用可能会夺走他们工作的技术产生兴趣。
那么,Lex如何将人工智能融入到写作工具中,以便作家们愿意使用呢?在测试Lex、消化其入门材料并与公司交流后,看来该服务希望创建一个超级清晰的写作界面,具备许多高级用户(我猜是那些写作较多的人)所期望的功能。人工智能作为一种方式被纳入,以扩展并平滑用户的工作流程。
实际上,在您获取格式工具和基于Markdown的快捷方式以便轻松添加副标题等功能的同时,当您写作速度减缓或写作过程中出现停滞时,人工智能会介入。Lex向新用户解释道:“如果你遇到困难,只需按下CMD+Enter键或键入+++,GPT-3会填充下一个应该出现的内容。”
您还可以在评论中向Lex的人工智能提问,这很有趣。您可以要求它将某些内容重写得更短,或者像公司分享的一个例子中一样,让它检查某个句子是否多余。Lex还可以为文档生成标题,这是我在其他搭载人工智能的数字工具中见过的功能。
那么,这是又一个可以帮助作家规避写作的工具吗?有点是。Baschez的介绍材料解释说,人工智能工具有时会生成“垃圾”,但创始人认为“(由人工智能生成的输出)在帮助我摆脱写不下去的困境时真的很有帮助”。
Lex的“人工智能路线图”表示,将推出更多功能,包括“重新表述句子、生成摘要等”。
隐私问题呢?考虑到Lex是一款写作工具,作家们应该担心他们的文字被吸收到系统中吗?Baschez在电子邮件中告诉TechCrunch,Lex“没有使用任何用户内容进行训练”,但他补充说,公司可能希望在将来“训练(或微调)”自己的模型。
当达到那一点时,首席执行官表示公司打算“在这方面非常透明,并小心地不包含任何我们的用户不希望包含的内容”。
这听起来很合理。目前,通过OpenAI的模型,Baschez认为公司的隐私政策满足“大多数用户的需求”。
人工智能的东西很酷,但这个应用程序中有一件事让我想继续使用它:它没有历史包袱。我发现许多现代文字处理器如Google Docs和Word在分页方面保留了偏见——用户体验旨在将文档打印到信纸大小的纸上。相比之下,Lex摒弃了所有这些。
这并不是一个小问题。Baschez告诉TechCrunch,因为他正在构建的东西“可以比现有的写作工具更加专注和有见地”,所以他可以清除通常会混乱写作工具的累赘。我认为,这些小调整可以使写作体验感觉不再像数字化的现实世界过程,而更像是在使用今天的写作工具。
从构想到创业
看到Lex从专注于技术和生产力主题的订阅媒体服务Every中分拆出来并不令人意外。Baschez告诉TechCrunch,在休产假后,他有“真正想要再次编写软件”的愿望,这导致他尝试使用GPT-3并构思了Lex的概念。
Lex最初是一个夜间和周末的项目,最初的兴趣非常强烈,Baschez表示。通过一个简单的YouTube视频和一些作家的支持,Lex在最初的24小时内就吸引了约25000名用户。这种最初的兴趣也引起了TechCrunch的关注。在今天的市场中,早期引起注意的人工智能产品几乎成为投资者的香饽饽,因此Lex能够迅速筹集资金是可以理解的。
但是,Lex并不打算进行大规模招聘。相反,Baschez打算“保持团队非常小,直到(它)变得痛苦为止”。“
在感到痛苦时招聘”并不是一个新的降低人员数量的方法,但近年来我们很少听说过这种方法。对限制支出的积极关注意味着公司的适度筹资应该能够维持很长一段时间,Baschez表示,该公司打算很快开始收费。
然而,使用它需要多少费用呢?这是一个值得思考的问题。在生成预训练转换引擎(GPT)之前,风投和创业社区经常讨论由人工智能驱动的软件产品将能够获得的毛利润。他们希望尽管训练和运行人工智能模型可能会很昂贵,但这些成本会随着时间的推移而下降,并且可以通过更多的客户来抵消对盈利能力的影响。他们希望人工智能软件公司可以达到类似SaaS的毛利润。
今天,主流的语言模型(LLM)是收取使用费。如果您想要调用主流模型的API,费用会随着使用量增加而增加。当然,也可以使用开源的免费LLM,但这对于初创公司来说并不总是一个好主意,他们更喜欢可以直接用的工具而不是构建内部的LLM功能。使用主流模型,就意味着用户使用成本会很高。因此,Lex不会设置每个月2美元这类非常低的费用。
但Baschez认为Lex的付费也不会超过10美元太多。如果是做企业服务,Lex很快会成为一家普通的SaaS公司。
人工智能驱动的数字服务并不缺乏,但我喜欢 Lex 的地方在于,它是一种快速、易于使用的优秀写作工具,并且使用人工智能来帮助作家,而不是试图取代他们。凭借手头现金和明确的产品市场兴趣, Lex 可能是一家值得关注的有趣初创公司。
文章转载自techCrunch,作者亚历克斯·威廉
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner