يريد Ex-Google X Trio أن يكون الذكاء الاصطناعي هو دماغك الثاني-وقد جمعوا 6 ملايين دولار فقط لتحقيق ذلك

يهدف ثلاثة من علماء Google X السابقين إلى إعطائك دماغًا ثانيًا تقريبًا-ليس بالعلاج العلمي أو بالمعنى الخاص بك-ولكن من خلال تطبيق مدعوم من الذكاء الاصطناعى يكتسب السياق من خلال الاستماع إلى كل ما تقوله في الخلفية. جمعت بدء التشغيل ، TwinMind ، 5.7 مليون دولار من تمويل البذور وأصدرت إصدار Android ، إلى جانب نموذج خطاب جديد من الذكاء الاصطناعي. كما أن لديها نسخة iPhone.

شارك في تأسيسه في مارس 2024 من قبل دانييل جورج (الرئيس التنفيذي) وزملاؤه السابقين في Google X Sunny Tang و Mahi Karim (كلاهما CTOs) ، يركض Twinmind في الخلفية ، حيث يلتقطون الكلام المحيط (بإذن من المستخدم) لبناء رسم بياني معرف شخصي.

من خلال تحويل الأفكار والاجتماعات والمحاضرات والمحادثات المنطوقة إلى ذاكرة منظمة ، يمكن للتطبيق إنشاء ملاحظات تعمل بذات AI والمهمة والإجابات. إنه يعمل في وضع عدم الاتصال ، ويعالج الصوت في الوقت الفعلي لنسخ الجهاز ، ويمكنه التقاط الصوت بشكل مستمر لمدة 16-17 ساعة دون استنزاف بطارية الجهاز ، كما يقول المؤسسون. يمكن للتطبيق أيضًا نسخة احتياطية من بيانات المستخدم حتى يمكن استرداد المحادثات إذا فقد الجهاز ، على الرغم من أن المستخدمين يمكنهم إلغاء الاشتراك في ذلك. كما يدعم الترجمة في الوقت الفعلي بأكثر من 100 لغة.

تميز Twinmind عن مواجهة AI Meeting Notes مثل Otter و Granola و Fireflies عن طريق التقاط الصوت بشكل سلبي في الخلفية طوال اليوم. لجعل ذلك ممكنًا ، قام الفريق ببناء خدمة منخفضة المستوى في Swift Pure تعمل أصلاً على iPhone. على النقيض من ذلك ، يستخدم العديد من المنافسين React الأصلي ويعتمدون على المعالجة المستندة إلى مجموعة النظراء ، والتي تقيدها Apple من تشغيل الخلفية لفترات طويلة.

وقال لـ TechCrunch: “لقد أمضينا حوالي ستة إلى سبعة أشهر من العام الماضي فقط في إتقان هذا التقاط الصوت بشكل مستمر والوصول إلى هناك للعثور على الكثير من الاختراقات حول حديقة Apple المسورة”.

غادر جورج Google X في عام 2020 وحصل على فكرة لـ Twinmind في عام 2023 عندما كان يعمل في JPMorgan كنائب للرئيس وقيادة منظمة العفو الدولية ، مع حضور اجتماعات متتالية كل يوم. لتوفير الوقت ، قام ببناء برنامج نصي حصل على الصوت ، ونسخه على جهاز iPad الخاص به ، وأطعمه في ChatGpt – الذي بدأ يفهم مشاريعه وحتى إنشاء رمز قابل للاستخدام. أعجب بالنتائج ، شاركها مع الأصدقاء ونشر عنها على Blind ، حيث أظهر الآخرون اهتمامًا ولكنهم لم يرغب في تشغيل شيء على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم. وقد دفعه ذلك إلى إنشاء تطبيق يمكن أن يعمل على هاتف شخصي ، والاستماع بهدوء أثناء الاجتماعات لجمع سياق مفيد.

بالإضافة إلى تطبيق الهاتف المحمول ، يوفر TwinMind امتدادًا للكروم يجمع سياقًا إضافيًا من خلال نشاط المتصفح. باستخدام Vision AI ، يمكنه مسح علامات التبويب المفتوحة بصريًا وتفسير المحتوى من منصات مختلفة ، بما في ذلك البريد الإلكتروني والركود والفكرة.

حتى أن شركة بدء التشغيل استخدمت الامتداد نفسه للمتدربين القائمة المختصرة من أكثر من 850 طلبًا تلقوه هذا الصيف.

وقال جورج: “لقد فتحنا جميع ملفات تعريف LinkedIn و CVS من 854 من المتقدمين في علامات التبويب المتصفح ، ثم طلبوا من تمديد Chrome ترتيب أفضل المرشحين”. “لقد قامت بعمل رائع – هكذا استأجرنا المتدربين الأربعة النهائيين.”

وأشار إلى أنه لا يمكن لـ AI chatbots الحالية-بما في ذلك chatgpt من Openai و Claude’s Claude-معالجة مئات المستندات أو التسجيلات من أدوات مثل LinkedIn أو Gmail لجمع المعلومات السياقية. وبالمثل ، تفتقر المتصفحات التي تعمل بالنيابة عن الذكاء الاصطناعى مثل تلك الناتجة عن الحيرة وشركة المتصفح إلى القدرة على بناء المعرفة من محادثاتك غير المتصلة بالإنترنت والاجتماعات الشخصية.

لدى بدء التشغيل حاليًا أكثر من 30،000 مستخدم ، مع حوالي 15000 منهم نشط كل شهر. وقال جورج إن ما يصل إلى 20-30 ٪ من مستخدمي Twinmind يستخدمون أيضًا تمديد الكروم.

في حين أن الولايات المتحدة هي أكبر قاعدة لـ Twinmind حتى الآن ، فإن بدء التشغيل ترى أيضًا جرًا من الهند والبرازيل والفلبين وإثيوبيا وكينيا وأوروبا.

يستهدف TwinMind الجمهور العام ، على الرغم من أن 50-60 ٪ من مستخدميها محترفين حاليًا ، وحوالي 25 ٪ من الطلاب ، والبقاء 20-25 ٪ هم الأفراد الذين يستخدمونه لأغراض شخصية.

أخبر جورج TechCrunch أن والده هو من بين الأفراد الذين يستخدمون Twinmind لكتابة سيرتهم الذاتية.

أحد العيوب الهامة من الذكاء الاصطناعى هو القدرة على التنازل عن خصوصية المستخدم. لكن جورج أكد أن TwinMind لا يدرب نماذجه على بيانات المستخدم وهو مصمم للعمل دون إرسال تسجيلات إلى السحابة. على عكس العديد من تطبيقات تدوين الملاحظات الأخرى ، لا تسمح TwinMind للمستخدمين بالوصول إلى تسجيلات الصوت لاحقًا-يتم حذف الصوت أثناء الطيران-بينما يتم تخزين النص الذي تم نسخه محليًا فقط في التطبيق ، كما أشار.

ساعدت تجربة Google X في تسريع الأمور

أمضى المؤسسون المشاركون في Twinmind بضع سنوات في العمل في مختلف المشاريع في Google X. أخبر George TechCrunch أنه عمل في ستة مشاريع وحده ، بما في ذلك IYO-الفريق الذي يقف وراء سماعات الأذن التي تعمل بمنظمة العفو الدولية ، والتي تصدرت مؤخرًا عناوين الصحف لمقاضاة Openai و Jony. ساعدت هذه التجربة فريق TwinMind على الانتقال بسرعة من المفهوم إلى المنتج.

وقال جورج: “كانت Google X في الواقع المكان المثالي للتحضير لبدء شركتك الخاصة”. “هناك حوالي 30 إلى 40 مشروعًا يشبه بدء التشغيل يحدث في أي وقت معين. لا أحد آخر يعمل في ستة شركات ناشئة في مرحلة مبكرة على مدار سنتين أو ثلاث سنوات قبل إطلاقها-على الأقل ليس في مثل هذه الفترة القصيرة.”

قبل انضمامه إلى Google ، عمل جورج على تطبيق التعلم العميق على الفيزياء الفلكية لموجة الجاذبية كجزء من مجموعة LIGO الحائزة على جائزة نوبل في المركز الوطني لجامعة إلينوي لتطبيقات الحوسبة الفائقة. كان قد أكمل درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي للفيزياء الفلكية في عام واحد فقط – في سن 24 – وهو إنجاز أدى به إلى الانضمام إلى مختبر الأبحاث ستيفن ولفرام في عام 2017 كباحث في التعلم العميق و AI.

جاء هذا الارتباط المبكر مع Wolfram بعد سنوات من الدائرة-انتهى به الأمر إلى كتابة الشيك الأول لـ Twinmind ، مما يمثل أول استثمار له على الإطلاق في شركة ناشئة. قادت جولة البذور الأخيرة مشاريع مبسطة ، بمشاركة من سيكويا كابيتال وغيرهم من المستثمرين ، بما في ذلك ولفرام. القيم المستديرة Twinmind عند 60 مليون دولار بعد المال.

Twinmind EAR-3 نموذج

بالإضافة إلى تطبيقاتها وتوسيع المستعرض ، قدمت TwinMind أيضًا طراز Twinmind EAR-3 ، وهو خليفة لـ EAR-2 الحالي ، والذي يدعم أكثر من 140 لغة في جميع أنحاء العالم ولديه معدل خطأ في الكلمات 5.26 ٪ ، حسبما ذكرت شركة Startup. يمكن للنموذج الجديد أيضًا التعرف على مكبرات صوت مختلفة في محادثة ولديه معدل خطأ في مذكرات مسيرة من 3.8 ٪.

نموذج الذكاء الاصطناعى الجديد هو مزيج دقيق من العديد من الطرز المفتوحة المصدر ، المدربين على مجموعة منسقة من بيانات الإنترنت المصنوعة من الإنسان-بما في ذلك البودكاست ومقاطع الفيديو والأفلام.

وقال جورج: “لقد وجدنا أنه كلما زاد عدد اللغات التي تدعمها ، كان النموذج أفضل في فهم لهجات ولهجات إقليمية لأنها تتدرب على مجموعة واسعة من المتحدثين”.

يكلف النموذج 0.23 دولار/ ساعة وسيكون متاحًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات للمطورين والمؤسسات خلال الأسابيع القليلة المقبلة.

لا يدعم EAR-3 ، على عكس EAR-2 ، تجربة كاملة في وضع عدم الاتصال ، لأنها أكبر في الحجم وتشغيلها على السحابة. ومع ذلك ، فإن التطبيق يتحول تلقائيًا إلى EAR-2 إذا ذهب الإنترنت ثم ينتقل إلى EAR-3 عندما يعود ، كما قال جورج.

مع إدخال EAR-3 ، يقدم TwinMind الآن اشتراكًا مؤيدًا في 15 دولارًا شهريًا ، مع نافذة سياق أكبر تصل إلى 2 مليون رمز ودعم البريد الإلكتروني في غضون 24 ساعة. ومع ذلك ، فإن الإصدار المجاني لا يزال موجودًا مع جميع الميزات الحالية بما في ذلك ساعات غير محدودة من النسخ والتعرف على الكلام على الجهاز.

لدى بدء التشغيل حاليًا فريقًا من 11 عضوًا. وهي تخطط لتوظيف عدد قليل من المصممين لتعزيز تجربة المستخدم الخاصة به وإعداد فريق تطوير الأعمال لبيع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به. علاوة على ذلك ، هناك خطط لإنفاق بعض الأموال على الحصول على مستخدمين جدد.