两个值得关注的 AI：为大模型提供长期记忆，以及用 AI 审查代码

早上起来看到 Every 创始人又发布了一个 Mac 上的小工具产品 Sparkle，用 AI 来帮你归纳整理电脑桌面的文件，我看了一下还挺有意思，因为我电脑桌面也经常比较乱，很多时候懒得去整理。

根据其介绍，Sparkle 在每个整理过的文件夹内创建三个文件夹：最近文件、AI 库和手动库。所有新添加到 Sparkle 整理过的文件夹的文件都将被移动到最近文件夹。

如果不想让 Sparkle 整理某个文件，可以将其添加到手动库中。当 Sparkle 首次运行时，它将获取你现有的文件夹结构并将其放在那里进行安全保管，以免破坏你现在的组织系统。

Sparkle 会在 AI 库中创建并维护自定义文件夹层次结构，以便你可以轻松找到所有文件。所有 3 天前的文件都将从最近文件夹移动到 AI 库中。

虽然看起来还不算很智能，但是先把它整理一下至少桌面还是会干净很多，估计也有不少人有这个需求。

而在 AI 编程这块，相关的产品真是太多了，很多都聚焦在编程上，不过今天看到 CodeRabbit 这个产品将焦点放在了代码的审查上，它用 AI 来审查代码，刚刚拿了 1600 万美金的 A 轮融资，由 CRV 领投，Flex Capital 和 Engineering Capital 等跟投。

CodeRabbit 采用的原理是使用 AI 推理技术来理解代码背后的意图，并为开发人员提供可操作的、类似人类的反馈。它应该是初步找到了 PMF，得到了市场认可。

目前有大约 600 家组织正在付费使用 CodeRabbit 的服务，并且它们正在与多家财富 500 强企业进行试点合作。在不到一年的时间里，依靠自筹资金，实现了 ARR 超过 100 万美元的里程碑。

团队在官方博客里说，我们正在见证软件开发行业的一个拐点。世界各地的开发者正在意识到人工智能所带来的巨大可能性。GitHub Copilot 和 ChatGPT 的推出彻底改变了软件开发，成为这一领域增长最快的工具。

尽管在代码生成方面出现了许多新工具，代码审查过程却几乎没有改变。我们仍在使用十年前的工具和流程进行代码审查。这种手动审查代码的方式既缓慢又容易出错，成本也很高。

CodeRabbit 就是在这种情况下诞生的。作为开发者的我们，在之前的工作中面临了传统代码审查的低效和挫折。我们设想了一个由人工智能驱动的代码审查工具，它不仅能为开发者节省大量时间，还能提升代码质量，超越人类审查员和现有代码规范工具所能达到的水平。

自成立以来，CodeRabbit 受到了开发者社区的广泛欢迎。目前每天平均有超过10000 名开发者在使用 CodeRabbit，审查的代码库超过了 15 万个，在 GitHub Marketplace 的安装量超过了 1.6 万次，是安装量最多的一个 AI 应用，付费企业组织在 600 家左右。

不过最近让我觉得最有价值的一个产品，它核心是为大模型 LLM 提供长期记忆能力，旨在通过解决传统大型语言模型 （LLM） 在管理信息方面的局限性来彻底改变 AI，首轮融资就拿了 1000 万美金。

我们知道 LLM 在生成文本、翻译语言和回答问题方面的能力很强，但它们在有效存储和回忆信息方面存在不足，从而导致很多 AI 应用的体验受限，比方说 AI 伴侣类产品，或者各种 AI 学习产品，如果每次都是一次新的开始，那么效果就差了很多。

现在通过这个产品，你几乎可以实现无限的上下文窗口，让 AI Agent 能够在多个会话中保留信息，让 LLM 记住以前与用户的互动，创造无缝、连续的对话体验。

它采用了一个非常独特的方式来实现这个效果，通过模仿操作系统的工作原理来解决内存管理问题……

全文共2852字

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