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累计融资超2亿美元,Today AI从今天开始越来越懂你

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让更多人用得起、用得好AI,把更多时间留给自己在意的生活。

近日,Personal AI(个人AI助理)公司Today AI宣布累计完成超2亿美元融资,投资方包括IDG资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投及上海交大菡源资产。



这笔融资,正逢个人AI助理的持续升温。过去一年,AI从一问一答走向按指令做事,搜索邮件、调用日历、操作电脑逐渐成了基本功。就在最近一个月里,个人AI助理在海外成了继AI Coding之后又一个备受追捧的应用方向,科技巨头接连入局,资本也在加速进场。

这股热潮要解决的,是一个悬而未决的老命题:无论一问一答还是按指令做事,起点都是用户先交代需求和背景。Today想换一种做法:记住用户交代过的目标和近况,在合适的时候主动提出下一步。



在国内AI赛道,Today AI选择围绕个人AI助理打造独立产品,并将其作为公司的核心定位。Today AI是国内最早探索这一方向的创业团队。这支团队致力于打造个性化的主动式AI系统,为每个人提供更懂你、更主动的AI助理。

“能力来了,但关系还没建立”,Today团队曾这样解释自己的出发点。

AI能做的事越来越多,用好它却仍要花不少力气:先想清楚问什么,再把背景交代一遍,下次往往又要从头说起。Today想帮用户省下这部分精力,并在合适的时候主动帮上忙。

要做到这一点,需要在日常使用中一点点磨合。这也是为什么Today选择先把产品交给用户:9月开启海外公测,9月24日国内版上线,直到这次才正式披露融资。此前,已有不少用户用它规划工作、计划旅行、安排健身和打理日程,产品也在这些真实的生活场景里接受检验。

记得你的过去,也跟得上你的今天

一个人需要什么帮助,常常要看他当下身处什么情境。

旅行时,第二天去哪儿可能到了晚上才开始考虑;假期结束后,恢复运动的计划也需要根据近期状态调整。许多需求随着生活的变化才逐渐出现,很难提前变成一条明确的AI指令。

这对个人AI助理提出了更高的要求:既要记得用户分享过的经历和偏好,也要跟上他最近的安排和状态。把两者联系起来,AI才有可能及时把值得留意的事情提出来。

一位旅居西藏的用户,此前请Today整理过旅行照片等资料。前不久,他正在考虑第二天的行程。当晚,Today在简报里主动推荐了一份当地藏民常去的小众寺庙清单,还附上了大巴发车时刻、开放时间和适合拍摄的光线时段。



图源@ahazal用户截图,经授权使用

这个推荐让他颇为惊喜,因为这些寺庙正合他的兴趣。那次整理的照片和旅行经历,这次出行正好用上。

据Today团队介绍,产品记住的主要是用户主动分享的基本情况,以及在过往互动中表现出的偏好。这些记忆也由用户管理。用户可以查看Today记下的个人情况和偏好,修改不准确的地方,也可以删除不希望保留的内容。

但要帮上忙,还得结合用户当下的情况。

一位长期练习拳击的用户,平时习惯和Today一起分析运动记录,也接入了自己的健康数据。节后复工第一天,Today注意到她国庆期间的运动量明显减少,便在晨间简报里提醒她:恢复训练时别急着提高强度。

这句提醒并不复杂,却考虑到了用户近期生活状态的变化。即使面对同一个人,适合提供的建议也可能因时间和情境而不同。

但主动服务也更加考验AI的判断力:哪些信息值得长期记住,哪些需要及时更新?什么时候应该提醒,又有哪些事情不必打扰用户?

这些细小的判断,决定了AI能否在合适的时候帮上忙,也影响着它究竟能为用户减轻多少日常负担。

降低委托成本,让更多的事情值得交给AI

很多事委托给AI,还需要反复解释背景、确认进度,付出的精力可能比自己动手还多。Today团队把这部分代价称为“委托成本”,并希望把它降下来,让用户更自然地把事情交给AI。

日程安排就是一个例子,计划常常赶不上变化。一位正在备考英语六级的用户,平时习惯用Today安排备考计划和日常日程。

一次,她收到志愿者录用邮件,得知次日上午要临时参加培训。Today结合她此前的备考安排和新增的日程,建议把原定的背单词时间调整到晚上。

她不用重新交代备考安排,也不用自己对着日程重排时间,委托成本也就降了下来。

这也是Today围绕同一个人组织信息的原因:学习与生活中的安排往往相互牵动,一项临时变动就可能打乱原来的计划。



这一思路也体现在交互设计上。Today采用持续的单会话设计,用户可以在同一段对话中接连交代不同事情,具体任务则在后台并行推进,进展可以单独查看。用户无需频繁切换会话,此前聊过的事也能接着往下说。

用Today团队自己的话来说:“你交出去,然后去过你的生活。你回来的时候,它还在。”

个人AI助理的主动性,也需要清楚的执行边界。在备考的例子中,Today只给出调整建议,改不改由她自己决定。涉及支付和重要决定,同样先由用户确认,再执行相关操作。

降低委托成本,是为了让更多人真正用好AI,把精力留给更重要的事。要做到这一点,AI帮上一次忙还远远不够。

长期帮得上忙,靠的是看不见的功夫

要让这样的帮助持续发生,AI需要记准用户的情况,及时提供提醒,并把任务顺利完成。

Today团队也在为此持续投入。在记忆管理上,通过Dreaming机制、压缩和更新,减少过时信息对判断的干扰;在主动提醒上,根据用户对推送的阅读和回复情况调整提醒策略,减少无效打扰。



与此同时,团队也在打磨系统基础设施、任务队列和跨设备通信,让长时间运行的任务不卡住、不丢失,进展随时可查。

在Today看来,个人AI助理要靠好的产品、合适的模型和扎实的基础设施一起撑起来。做出一次惊艳的演示不难,难的是每天都帮得上忙,这部分功夫大多不容易被外界看见。

对于需要长期了解用户的个人AI助理来说,还有一个更值得回答的问题:用得越久,AI是否真的会越来越懂你?

一次性的AI任务通常可以根据交付结果评估效果,但个人AI助理还需要考察时间带来的变化:随着历史信息不断积累,下一次提供的建议是否更贴切,能否更准确地发现需求并完成任务?

为此,Today构建了一套模拟用户评估体系:模拟用户拥有连续的生活经历,团队分别对比AI在没有历史信息、只有个人画像、积累了30天交互历史这三种情况下的表现,观察它的帮助效果如何变化。

Today希望通过这套方法验证,长期积累的记忆能否转化为更准确、更有效的帮助。团队表示,相关研究方法、测试场景和阶段性结果将逐步公开,也欢迎更多研究者、开发者和用户共同检验。

如今的Today仍有不少需要打磨的地方。操作是否顺手、对话是否流畅、功能提示是否清楚,都是团队根据用户反馈持续完善的地方。

Today坦言,现在还只是起点。要让AI长期理解一个人,在合适的时候提供帮助,产品、模型和工程上都还有很多工作要做。

累计超2亿美元的融资,让Today有条件把这件需要长期投入的事继续做下去,也让团队得以继续朝着“人人智能”的愿景一步步迈进——让更多人用得起、用得好AI,即使不熟悉技术,也能获得属于自己的帮助,把更多时间留给自己在意的生活。

当下,这支不断向前的团队也在招募更多同行的人。如果你也对这样的未来感到兴奋,愿意长期投入、亲手把它变成现实,欢迎加入Today。



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