原创 Z Potentials 2024-11-16 11:58 北京
创新的无限画布界面和智能卡片系统，将AI从简单的对话助手提升为真正的思维伙伴，用户可以在可视化的工作空间中与AI共同探索想法、规划项目，实现更自然的人机协作。
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Z Highlights
在大语言模型掀起AI革命浪潮的今天，我们仍处于AI的'命令行时代'，传统的线性对话模式难以满足人类复杂的思维需求和协作场景。
Cove通过创新的无限画布界面和智能卡片系统，将AI从简单的对话助手提升为真正的思维伙伴，用户可以在可视化的工作空间中与AI共同探索想法、规划项目，实现更自然的人机协作。
来自Google Maps、Uber、Stripe的精英团队为Cove带来了强大的产品基因，他们在将复杂技术转化为易用产品方面的卓越能力获得了资本市场的认可，由曾是团队在Google Maps时期同事的红杉资本合伙人Jess Lee领投600万美元种子轮。
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01 超越聊天机器人，颠覆单一线性工作流大型语言模型
（Large Language Models，LLM）的出现标志着人工智能发展的重要里程碑，彻底改变了人类的工作方式。这些模型凭借强大的知识获取、信息总结和逻辑综合能力，使得AI助手的普及化成为可能。以ChatGPT为代表的对话式AI已经在特定场景下显著提升了人类的生产效率，尤其是在处理明确定义的任务时（如邮件撰写、代码调试等）表现出色。
然而，当前主流的AI交互范式存在明显局限：
线性对话流：单一维度的对话模式
临时性：对话内容难以持久保存和系统化管理
封闭性：缺乏编辑和多维度展开的可能
上下文割裂：难以展现完整的思维脉络
协作障碍：不利于多方参与和观点整合
这些特点与人类思维的本质特征——发散性、非线性和协作性存在明显差异。人类在解决复杂问题时，往往需要反复思考、多线程推进、不断迭代，这种有机且混沌的思维过程难以在当前的AI交互界面中得到充分体现。
虽然LLM的能力仍在快速提升，但我们的人机交互方式仍停留在'命令行时代'。为了充分释放AI的潜力，我们需要一种更符合人类认知特点的交互范式，它应当能够：映射人类的自然思维流程、支持多维度的信息组织、促进群体协作与思维碰撞。
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基于对人类协作本质的深入思考，Cove应运而生。其核心洞察来自于人类协作的基本范式：共享空间中的交流与共识构建。通过采用无限画布作为基础界面，搭配卡片作为基本元素，Cove致力于突破传统chatbot的线性局限、构建符合人类协作直觉的工作环境，在规划、写作和研究等复杂场景中发挥AI的协作价值。这种创新的交互设计，标志着AI应用从单一的对话助手向真正的协作伙伴(AI collaborator)的演进。
02 AI思维加速器，超越对话的无限协作空间
Cove代表了AI交互范式的重大创新，通过将传统LLM能力与协作工具的优势相融合，成功打造了一个革命性的可视化AI协作空间。其核心理念在于：AI助手不应仅仅是一个简单的对话工具，而应该成为持续性的思维伙伴，与用户共同经历项目的演变与迭代过程。
作为对AI交互方式的全新构想，Cove通过可视化工作空间让用户与AI实现共同思考，突破了传统聊天界面的局限。在Cove的协作环境中，内容不再被困在线性的聊天线程或文档编辑器中，而是进入了一个灵活的共享可视化工作区。当用户需要进行发散性思考时，工作区可以扩展为宽阔的画布；当需要与其他网络工具配合时，Cove的Chrome扩展允许其无缝嵌入浏览器侧栏，实现与各类应用程序（如电子邮件、文档、CRM等）的自然协作。
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特别值得一提的是Cove的'卡片'功能。当用户输入任务提示或选择任务建议时，Cove会在工作区画布上生成多个响应卡片，以可视化方式呈现相关内容。这些卡片完全支持直接编辑，用户可以像使用传统协作工具一样，自由地修改、添加或删除内容，这种交互方式大大提升了协作的流畅性和效率。
所有内容都可以由使用者和AI collaborator直接编辑，基于彼此的想法进行构建，允许彼此的想法互相启发。它能够对长篇文章进行智能总结、编辑笔记、处理桌面文档，同时具备实时网络搜索和信息聚合能力。用户可以将任何文本、表格、图像、网页和PDF文件添加到工作区，这些内容都将成为与AI共享的上下文。在协作过程中，Cove会持续提供下一步行动建议，帮助用户突破思维瓶颈，同时支持精确的内容编辑，无需重新生成完整答案。
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Cove的UI也非常出色。当返回的应答过长时，ChatGPT的界面会显得有些杂乱，Claude通过更大的上下文窗口解决了这个问题，而Cove则更上一层楼，提供了巨大空白画布，允许移动回复、缩放内容，让整个体验感觉更加干净直观。作为一个协作空间，Cove允许与任何人共享链接，就像在 Google Docs 中一样根据需要将其作为“仅查看”面板或具有编辑功能进行共享。更重要的是，当不同成员在同一个画布中协作时，每个人都可以单独调用AI。
为了实现Cove的产品愿景需要复杂的提示设计，有很多命令需要LLM访问以操作工作空间——创建卡片、编辑文本、向表格添加列。Cove在某些地方需要对语法非常明确，而在其他地方则需要极大的创造力，找到一个在这两方面都出色的模型至关重要。在技术架构方面，Cove采用了创新的多模型协同策略。为了平衡高级推理能力和快速响应时间，团队巧妙地结合了不同模型的优势：Claude 3.5 Sonnet负责核心推理工作，包括解释用户输入、操作工作空间内容以及生成新内容；而Claude 3 Haiku则专注于实时交互，提供快速的上下文建议和低延迟响应。这种架构设计确保了用户体验的流畅性，同时保持了AI响应的高质量。此外，Cove还综合评估了来自OpenAI、Anthropic、Meta和Perplexity等供应商的各种模型，以在不同场景下实现最优性能。
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03 创新基因的传承：从Google街景到AI新纪元，Cove创始团队的硅谷征途
Cove是一群从无到有的产品开发者，擅长将复杂技术以简洁的方式呈现。红杉资本的投资人Jess Lee认为，他们的履历表明，如果AI存在用户界面的问题，他们就是最佳解决团队。
Andy Szybalski曾是Google Map街景的创始设计师，领导了一些早期“智能助手”项目的设计，例如Google Now和Schemer，并设计了Google Earth和Google Maps的关键部分。Andy也是自动驾驶汽车项目（现为Waymo）的第一位设计师。之后Andy加入Uber Eats成为产品设计高级总监，作为Uber Eats的创始团队成员之一，帮助将其打造成为中国以外最大的外卖应用。
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Stephen Chau毕业于斯坦福大学计算机专业，与Andy在Google Maps早期的团队中相识，并同样加入了Uber Eats的创始团队，他们从最初亲自递送三明治，到将业务规模扩展至全球数百亿美元，帮助其成长为全球业务。此外，Stephen还曾经在高盛担任分析师，并在红杉资本担任scout program的侦察员，寻找值得投资的早期项目。可以说，除了对产品设计与业务拓展的实践经验，Stephen还具备资本角度的商业敏感性。
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Mike Chu是一位连续创业者，深耕AI和机器学习领域，曾创立提供实时准确的交通信息的Zipdash（后被谷歌收购）及预测客户机器智能行为的ByteGain（后被Stripe收购），最近帮助创立并扩展了Stripe Identity。
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04 种子轮即获600万美元，红杉资本领投；高举高打的背后，还有一个等待回答的重要问题
Cove近日宣布完成融资额为600万美元的种子轮融资，投资人包括红杉资本、知名投资人Elad Gil、Homebrew 等。红杉资本本轮融资的领投人Jess Lee也曾是Cove在谷歌地图的联合创始人之一。Lee在Google Maps的早期作为产品经理与Stephen、Andy和Mike共事，亲眼见证了他们将前沿技术转化为易用、美观的消费产品的能力。
“有些产品是人工智能为你工作，而有些产品是你自己做所有的工作。Cove的设计理念是让人工智能成为你的思想伙伴和合作者。你可以把它想象成一个帮助你的助手，而不是一个告诉你该做什么的神谕。”红杉资本的Lee表示。
展望未来，Cove正在勾画一个AI深度参与复杂思维和问题解决的愿景。随着用户基础的扩大，团队将能够利用积累的交互数据不断提升AI作为思维伙伴的能力。在继续发展过程中，Cove始终聚焦于其核心使命：通过创新的人机协作范式，最大化AI技术在实际应用中的价值，真正赋能人们以更卓越的方式思考。
Cove有宏大的愿景、豪华的投资人阵容和出众的创始团队。高举高打的背后，仍有一个关键的问题等待回答。
市面上已经有如Miro、TLDraw、Kosmik和Visual Electric等在内的协作工具，Cove今天设计的画板+卡片的模式也不是新鲜事。在AI的加成下，Cove瞄准的核心场景和核心用户究竟是什么？提供的核心用户价值是什么？
作为一个种子轮的年轻公司，Cove还有很广阔的天地，我们会保持关注。也欢迎有想法的读者与我们交流看法~
References：
https://cove.ai/blog/introducing-cove
https://www.sequoiacap.com/article/partnering-with-cove-the-next-gen-of-assistants/
https://www.anthropic.com/customers/cove
https://techcrunch.com/2024/10/08/former-google-maps-engineers-get-sequioa-backing-to-build-out-an-ai-powered-collboration-board/
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