近日,AI生产力初创公司Littlebird宣布完成1100万美元首轮融资,其核心产品为基于大语言模型的AI「召回」工具,可在无需截图的前提下实时读取用户电脑屏幕内容、捕捉跨应用上下文,支持自然语言查询本地数据、自动执行高频操作,本轮融资将主要用于技术迭代与企业级客户拓展。
不知道你有没有过这样的经历:同时打开十几个浏览器标签、3个聊天窗口和2份在线文档,想要找3天前看到的某条供应商报价,翻遍了聊天记录和浏览历史花了十几分钟才找到?这种跨应用信息检索的痛点,正是Littlebird想要解决的核心问题。
当前主流AI助手普遍存在能力边界:无论是ChatGPT还是各平台自带的智能助手,大多只能调用单一应用内的数据,要跨应用调取信息,要么需要用户手动上传各类文件、截图,要么需要开放多个应用的接口,操作繁琐还存在数据泄露的风险。此前市面上也出现过Rewind这类屏幕记录工具,但依赖全程录屏+OCR识别的方案,不仅占用大量本地存储空间,识别准确率也受画面清晰度影响,很难适配高频办公场景。
Littlebird的核心技术路径避开了传统的录屏+OCR路线,直接对接操作系统的底层渲染接口,无需生成完整屏幕截图就能实时提取屏幕上的结构化信息,包括文本、链接、表单字段、日程条目等内容,全程数据处理都在本地完成,不会上传原始屏幕内容到云端,大大降低了隐私泄露风险。从实测表现来看,该工具的上下文识别准确率比传统截图OCR方案高出37%,后台运行功耗仅占CPU的2%左右,不会影响电脑的正常使用。
除了基础的本地信息检索之外,用户还可以通过自然语言指令让工具自动完成高频操作,比如自动提取聊天记录中的地址信息填入快递表单、自动整理会议记录中的待办事项同步到日程应用等。
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