聊天机器人目前在AI领域中占据主导地位，但Adept的联合创始人David Luan预测，不久之后，AI不仅会对键入的查询做出令人不安的类似于人类的回应，还将执行它们。它将为您完成您想要用计算机完成的任务。尽管这样的技术仍需要数年时间才能实现，但是AI领域内创新速度快意味着我们正在谈论两到三年而非几十年的场景。

自称汽车迷的Luan想象着一个世界，在这个世界里，工程师可以向AI助手提出制作新汽车零件蓝图的请求，并观察它一步一步地完成这个过程，选择正确的软件程序并输入必要的命令或代码，而人类则充当副驾驶员。如果想修改设计中的某部分、在汽车模拟器软件中进行测试或将蓝图发送给制造商呢？在Luan看来，AI也会处理所有这些事情。

Adept是一家刚成立不到一年，只有25名员工的初创公司。在展示了一个基本版本的数字助手后，该公司筹集了3.5亿美元的风险投资。与OpenAI的ChatGPT生成文本或DALL-E生成图像不同，Adept深入研究了人类如何使用计算机——从浏览互联网到导航复杂的企业软件工具——以构建一个能够将文本命令转换为动作集合的人工智能模型。

Luan告诉媒体：“合成器让音乐家能够演奏每种乐器的声音，而无需学习如何演奏每种乐器。我们希望为计算机构建同样的东西。”

根据两位涉及交易的消息人士称，General Catalyst和Spark Capital资助了大部分B轮融资，该轮融资完成时的后估值至少为10亿美元。据Luan说，核心融资部分是在去年秋季完成的，在ChatGPT掀起消费者AI热潮之前。管理总监Deep Nishar说，新一轮中最大的股东General Catalyst击败了几份竞争性条款表格以赢得其领先投资地位。

投资者热情的一部分来自联合创始人的背景，这在最近几个月涌向开办AI初创公司的创始人中是罕见的。Nishar说：“很多人都会说，但他们很难做到。他们真正建立过像这样的东西吗？他们有什么能力”？CEO Luan曾是OpenAI工程副总裁，在跳槽到谷歌领导其大型模型项目之前。他的联合创始人Ashish Vaswani和Niki Parmar共同撰写了Google研究论文，发明了Transformer，这是代表GPT中“T”的AI突破。（据The Information报道，Vaswani和Parmar最近离开成立了自己的初创公司，并且此前也曾报道Adept筹款活动；Luan拒绝就分裂原因置评。）

他们的深度机器学习专长使Adept在从风险公司Greylock和Addition筹集到6500万美元后不到一年就制作了一个名为ACT-1的Demo演示。当时，它执行的任务与ChatGPT类似，回答简单的问题。在那之后的几个月里，它已经能够执行复杂的功能，如将LinkedIn网址导入招聘软件。诸如此类的进步帮助Adept找到了微软、Nvidia、Atlassian和Workday等战略投资者，这些公司所销售的软件有朝一日可能会从其人工智能助手中受益。两位消息人士说，Adept正在通过这些商业联盟筹集更多资金，其估值尚未最终确定，预计将高于10亿美元。

实际上，Adept公司的ACT-1在现有软件（如谷歌浏览器或Salesforce）上显示为一个覆盖窗口。一个原型已经准备好用于桌面，但Luan说它将来也会在移动端使用。他补充说，该公司有来自少数合作伙伴的 “收入方面的承诺和目标”，但不会说公众何时能够玩到这个人工智能助手。他说：“来自企业投资者的兴趣程度，我认为显示了产品的成熟度的某种意义”。

我们不像其他公司那样从替代人类在有价值的任务上的角度来考虑AGI。——David Luan

尽管如此，控制计算机行为的模型仍明显不如它们的语言模型对应的模型成熟。这就是为什么一家成立不到一年的公司可能有理由在没有大规模招聘或大笔收购计划的情况下筹集数亿美元，训练这种模型并不便宜。Luan说：“我们还没有进入优化阶段。我们真正想做的是训练真正强大的模型，可以做很多事情，然后随着时间的推移，我们会想办法让它们更便宜，让它们更小。”

Adept的快速资本积累与Anthropic、Cohere，特别是OpenAI等其他模型构建公司的战略相呼应，Luan的前老板Sam Altman今年早些时候从微软那里筹集了100亿美元的资金，以期超越AI竞争对手。与Altman一样，Luan也渴望帮助技术实现人工通用智能，或称 “AGI”，一种假想的人工智能系统，其智能程度足以在没有人类输入的情况下做出自己的决定。一个关键的区别是。Luan的AGI将更加枯燥乏味，以商业为重点，人类仍然坐在驾驶座上。

他说：“我们不从其他公司思考问题的角度来考虑它，也就是在有价值的任务上取代人类。我们试图为每个人建立一个最好的人工智能队友。”