Z Potentials 2024年11月22日
速递 | 筹集2.2亿美元的AI初创H,推出首款产品:用于“代理”的Runner H
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HH公司,一家由谷歌前员工创办的巴黎初创公司,在经历了一系列人事变动和市场关注后,终于发布了首款产品Runner H。这是一款面向企业和开发者的“代理”人工智能,旨在处理质量保证和流程自动化等任务。Runner H基于HH公司自有的紧凑型LLM,仅使用200亿个参数,通过API提供预构建的代理和开发工具H-Studio,最初提供免费使用,后续将引入付费模式。HH公司表示,Runner H将专注于机器人流程自动化(RPA)、质量保证和业务流程外包等领域,并已在少数客户中进行测试和完善。HH公司认为,其紧凑型模型在成本和运营方面更具效率,并代表了人工智能的第二个时代,与OpenAI等大型语言模型公司形成差异化竞争。

🤔HH公司推出首款产品Runner H,这是一款面向企业和开发者的‘代理’人工智能,旨在处理质量保证和流程自动化等任务。Runner H基于HH公司自有的紧凑型LLM,仅使用200亿个参数,在成本和运营方面更具效率。

🚀Runner H通过API提供预构建的代理和开发工具H-Studio,最初免费使用,后续将引入付费模式。用户可以通过API访问预先构建的代理,以及创建自己的代理。

🎯Runner H将最初专注于三个特定的用例:机器人流程自动化(RPA)、质量保证和业务流程外包,旨在自动化重复性任务、减少测试负担和优化业务流程。

📊HH公司表示其紧凑型模型在WebVoyager基准测试中表现优异,比Anthropic的模型高出29%,并优于Mistral和Meta的模型,展现了其技术实力。

🤝HH公司已与电子商务、银行、保险和外包等领域的少数客户合作,收集反馈并完善产品,表明其注重客户需求和产品迭代。

TechCrunch 2024-11-21 18:02 北京

一款面向企业和开发者的“代理”人工智能,旨在处理质量保证和流程自动化等任务。

图片来源:H

H,这家由谷歌前员工创办的巴黎初创公司,去年夏天突然宣布了一轮2.2 亿美元的种子融资,引起了轰动,但是是在发布任何产品之前。三个月后,仍然没有产品,这一轰动开始看起来像是一场灾难性的洪水,因为公司五位联合创始人中的三位因“运营和商业分歧”而离开。

但该公司一直在不断前进,今天宣布了其首款产品:Runner H,一款面向企业和开发者的“代理”人工智能,旨在处理质量保证和流程自动化等任务。它建立在该初创公司自有的、专有的“紧凑型”LLM之上,基于仅 200 亿个参数。

H 在其网站上为 Runner H 设置了一个等待名单。首席执行官查尔斯·坎托表示,未来几天将向名单上的用户发布 API,以便使用 H 预先构建的“现成”代理,以及供开发者创建自己的代理。访问 API 还将附带访问一个名为 H-Studio 的工具,以测试和管理这些服务的工作方式。

最初,使用这些 API 是免费的,之后将引入付费模式。

即使使用紧凑型LLMs,构建和运行人工智能也并不便宜,尤其是在竞争对手不断筹集资金开发自己的产品的情况下。TechCrunch 还确认 H 正在进行 A 轮融资,以建立 Kantor 所描述的人工智能第二时代的一部分——而像 OpenAI 这样的LLM公司则属于第一时代。

“我们很幸运能够处于构建自己模型的位置,”坎托尔说。“但这个第二个时代将和第一个一样资本密集。”

(回想一下 H 已经筹集的 2.3 亿美元——自今年早些时候宣布以来,它似乎又增加了 1000 万美元——这是一种股权和可转换债务的混合。参与这一轮投资的长名单包括个人投资者如埃里克·施密特、尤里·米尔纳和泽维尔·尼尔;风险投资公司如 Accel 和 Creandum;以及战略支持者如亚马逊、三星和 UiPath。)

Kantor 告诉 TechCrunch,H 一直在与少数客户悄悄合作,这些客户来自电子商务、银行、保险和外包等领域,帮助其完善产品。

“在 H 中的一切并不是基于我们的创造力,而是基于客户反馈,”他说。

Runner H 将最初专注于三个特定的用例:机器人流程自动化(RPA)、质量保证和业务流程外包。

RPA 是一个已经存在多年的领域,使用基本脚本来自动化人类必须执行的最重复的任务——例如读取表单、勾选框和将文件从一个地方发送到另一个地方。事实上,许多 RPA 从未内置 AI,即使在 AI 开始发展高级技能之后。Runner H 的想法是,它能够在表单、网站和其他模板上运行 RPA,即使它们已经被修改(这可能会破坏以前的脚本),并且能够跨越更广泛的来源。

质量保证可以涵盖广泛的应用,但坎托尔表示,到目前为止,最受欢迎的应用之一是减少与网站测试相关的“维护负担”——验证页面可用性、模拟真实用户操作或确保支付方式的兼容性——特别是在进行修改时。

BPO 是一个包罗万象的领域,不仅涵盖修复和改善账单流程,还包括加快代理使用和访问来自不同来源的数据的方式等。

在基础人工智能公司之间,关于有多少参数进入LLMs的竞争一直在进行中。(例如,GPT 4 有 1750 亿个参数。)但 Runner H 采取了非常不同的方法,仅使用 20 亿个参数,既用于其LLM,也用于其基于计算机视觉的“VLM”。Kantor 的论点是,这使得他们在成本和运营方面显著更高效,这在赢得和维持商业交易以及 H 自身的运营成本时至关重要。

“我们是专家,”他说。“我们正在为代理时代而建设。”

该公司还声称其产品有效:它表示其紧凑型模型在 WebVoyager 基准测试中比 Anthropic 的“计算机用”高出 29%,并且优于 Mistral 和 Meta 的模型。

本文翻译自:TechCrunch, https://techcrunch.com/2024/11/20/h-the-ai-startup-that-raised-220m-launches-its-first-product-runner-h-for-agentic-applications/

编译:Yudan Mao

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