ग्रानोला के एआई नोट-टेकिंग ऐप ने 2024 में उसके लॉन्च के समय से सिलिकॉन वैली में वायलस बना दिया है। यह स्वचालित रूप से मीटिंग्स को प्रतिलिपि बनाता है और उन्हें उपयोगी सारांशों में बदलता है। इसके ग्राहकों में कई अन्य उष्ण एआई कंपनियां भी शामिल हैं, जिनमें Cursor, Lovable और Replit शामिल हैं, साथ ही विकास निवेश एजेंसियाँ जैसे Index Ventures भी हैं, जो नवंबर में 1.25 बिलियन डॉलर की फंडिंग को लेदर कर ग्रानोला को 1.5 बिलियन डॉलर में मूल्यांकित कर गई थी। यह लंदन में स्थित कंपनी Chris Pedregal और Sam Stephenson द्वारा संयुक्त रूप से स्थापित की गई थी। Pedregal ने 2018 में अपनी पिछली स्टार्ट-अप, एआई-सक्षम एजुकेशन ऐप Socratic, को Google को बेच दिया था।

यहां, वह FT के वैश्विक तकनीक सम्पर्की Tim Bradshaw के साथ बात करते हैं about how AI is percolating through the workplace, what it's like building on top of rapidly evolving models and the privacy implications of always-on AI listeners। Tim Bradshaw: क्यों हमें एक एआई नोट-टेकर की आवश्यकता है? Chris Pedregal: यह बहुत ही अजीब सुनने वाला होगा लेकिन अगर आप मानव इतिहास को देखें... मूल रूप से, मनुष्यों के द्वारा किया जा सकने वाला काम उन्हें जो उपयोगी उपकरणों के माध्यम से परिभाषित किया गया है। मैं बात कर रहा हूँ लिखित भाषा, गणितीय संकेत और मुद्रण प्रक्रिया के बारे में। मैंने पहचाना है कि यह एक ऐसा शुरुआती सवाल है जो थोड़ा अजीब लग रहा है, लेकिन मैं वास्तव में एक नोटबुक को हमारे द्वारा बनाए गए सबसे अच्छे उपकरणों में से एक मानता हूँ। यह सरल है, विश्वसनीय है, खुला है। यह हमारे स्मृति को बढ़ाने और सोच को व्यवस्थित करने का एक तरीका है। एक एआई नोटबुक की वाहका यह है कि वह आपके लिए सब ऐश्वर्यपूर्ण चीज़ें लिख सकता है, सभी रूटीन चीज़ें या विशेष विवरणों को कैद कर सकता है जो आपको पढ़ते समय महत्वपूर्ण हो सकते हैं, लेकिन आपको अभी भी उस जगह को देता है जहाँ आप सोच को नेतृत्व दे सकें, यह तय कर सकें कि क्या महत्वपूर्ण है, अपनी सोच के बेहतर विचारों और सोच के बेहतर सोच के अपने पास हो।

Tim Bradshaw: जब आपने पहली बार बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करना शुरू किया, तब Granola क्यों आपका निर्माण करने का निर्णय था? Chris Pedregal: मैंने Chat GPT के उपयोग [2022 में] से 8 या 9 महीने पहले बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के साथ खेलना शुरू कर दिया। यह एक सुंदर समय था क्योंकि यह ऐसा महसूस करता था कि कोई भी सड़क पर नहीं चल रहा था, इसलिए मैं वास्तव में कुछ समय ले सकता हूँ और खेल सकता हूँ। इस समय में, जब लोग इन्हें चर्चा कर रहे थे, Sam और मैंने स्पष्ट रूप से पहचाना कि सभी ज्ञान कार्य के लिए हम जो उपयोगी उपकरणों का उपयोग करते हैं, इन्हें इन LLMs के बैक में पुनः निर्मित किया जाएगा। जैसे-जैसे मैं इन प्रोटोटाइप्स को निर्माण करने लगा, यह बहुत स्पष्ट हो गया कि उपकरणों का उपयोग करने वाले हम कौन हैं, हमारा संदर्भ और हम क्या प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं, इसकी समझ होना चाहिए, चाहिए यह सिर्फ एक अधिक उपयोगी उपकरणों का नतीजा होगा। चाहूँ वह आज भी है, [कुछ जैसे] Microsoft Word, यह एक पूरी तरह से जनरिक अनुभव है। दो या तीन साल में, मुझे लगता है कि आपकी और मेरा समान अनुभव होगा [किसी सॉफ्टवेयर के साथ]—उस सॉफ्टवेयर व्यक्तिगत रूप से नहीं होगा या मेरे लिए अनुकूलित अनुभव नहीं होगा—यह अजीब सुनने वाला होगा। हमारा पहला पिच डेक "प्रसंग के संदर्भ वाले कार्यस्थल" के लिए था। फिर हम ऐसे कहे, ठीक है, हम वास्तव में कहां से शुरू करें? उसका नतीजा है कि मीटिंगें बहुत भरपूर संदर्भ में हैं, और लोग इस संदर्भ को पकड़ने और इसका उपयोग करने में बहुत खराब करते हैं। हमने विभिन्न विचारों के साथ लोगों को दिखाए, लेकिन उनकी आँखें केवल Granola के एक पुराने संस्करण के साथ जब उसे देखते हैं तो उनकी आँखें झिलमिलाते हैं। दृष्टिकोण हमेशा बहुत बड़ा था। यह था: हम वास्तव में आपके संदर्भ का उपयोग करके आपको काम करने में मदद कैसे कर सकते हैं? Granola अभी तक केवल इसके पहले भाग में थोड़ा ही शुरू कर रहा है। यह वास्तव में प्रमुख रूप से एक संदर्भ धरण और पुनर्प्राप्ति के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है, कम एक कार्य के लिए। लेकिन यह दृष्टिकोण अभी भी है और हम आगे बढ़ने के लिए काम कर रहे हैं। सिर्फ इस बात का परिणाम है कि मीटिंग नोट्स को धरण करना मुश्किल है और इसे सही ढंग से करना बहुत जरूरी है।

Tim Bradshaw: 2023 में Granola को स्थापित करने के बाद एआई ऐप्स के बाजार में क्या परिवर्तन आया है? Chris Pedregal: प्रारंभिक दिनों में, हमें अच्छी गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए प्रारंभिक मॉडल्स को साथ रखने के लिए बहुत अधिक मदद करना पड़ा। अब मॉडल्स बहुत अच्छी तरीके से आउट ऑफ बॉक्स काम करते हैं। वे भी अधिक संदर्भ को संभाल सकते हैं। सामान्यतः, आपको मिलने वाली आउटपुट की गुणवत्ता उतनी ही बढ़ेगी जितना आप मॉडल को काम करने के लिए अधिक प्रासंगिक संदर्भ देते हैं। मैं कहूंगा कि पिछले दो सालों में, कई कंपनियां, ल...