TechCrunch 独家获悉，在 Meta 从事人工智能开发八年后，Rohit Patel 即将离开该公司。这位前 Meta Superintelligence Labs 总监已经创立了 Ndoc，一家初创公司，他将其定位为 Microsoft Office 套件或 Google Workspace 的 AI 原生替代品。
Patel 是继首席全球事务官 Joel Kaplan、AI 研究员 Andrew Tulloch 以及 Emily Dalton Smith 之后，从 Meta 离职的高管之一。
Ndoc：打造统一工作空间
Patel 设计 Ndoc 的目的不仅仅是将另一个 AI 工具叠加到现有工作流程上。其目标是取代人们跨 Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit 和“ChatGPT 复制粘贴”等工具进行工作的碎片化方式，提供一个所有同事都能访问的统一工作空间，即使他们未注册 Ndoc 也能使用。
Ndoc 将三个组件整合在一个布局中：
- Stage（舞台）：用于展示关键发现，如幻灯片、仪表板、模拟或小型应用。
- Narrative（叙述）：包含分析、编号引用、生成的图表以及数字背后的“原因”。
- Model（模型）：存放底层数据集和 Python 脚本。
这一设计反映了 Patel 的背景。在 Meta 任职期间，他专注于强化学习——一种 AI 代理通过试错做出决策并最大化奖励的机器学习类型——以及评估 AI 输出的可信度。Patel 认为，如果 AI 要构建企业用于决策的电子表格和幻灯片，那么应该有人能够检查其工作成果。例如，用户可以找到用于创建文档的 Python 脚本。
“即使你不懂任何 Python，你也可以问 [AI 聊天]：‘嘿，这个脚本做什么？哪一行包含我的公式？’然后你可以验证该公式，”Patel 表示，“这里没有任何隐藏的东西。”
在实际操作中，用户可以上传数据集，并要求 Ndoc 进行分析并撰写关于发现的叙述。他们还可以添加特定于文档的上下文，包括受众、语气和记忆能力。“它会在你的个人层面、特定文档、团队和公司之间保持记忆，”Patel 说。
此外，Ndoc 是使用多种开源模型构建和微调的。由于该平台是从零开始开发的，其运行成本远低于基于前沿 AI 模型构建的替代方案。
重新定义文件格式与开源野心
Patel 更大的野心是重新定义文件本身。他表示，文档可以导出为单个“.ndoc.html”文件，在任何浏览器中打开。他计划将该格式开源，以便其他开发者能够构建与其兼容的应用程序，避免像多年来许多人被锁定在微软或谷歌生态中那样受制于 Ndoc。
他希望将该项目开源，这也是他离开 Meta 并决定独立发展的部分原因。在 Meta 这样的大公司里，让所有人就开源格式达成一致无疑需要“数百人的参与以及对格式外观的各种意见”。
对于早期试用用户的反馈，Patel 坦言：“我以为人们会对这个感到兴奋，但事实上大家并不关心。真正让人们兴奋的是，他们喜欢将所有端到端的内容集中在一处查看。”
Patel 希望快速推进：“人类只能以人类的节奏行动，而……我可以以 AI 所能达到的速度前进。”
直面巨头竞争与产品哲学
对于一个只有三名成员且没有融资的创始人来说，试图成为企业工作发生的平台是一个巨大的赌注，尤其是当 OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI 和 Google 都推出了企业级 AI 工具时。这些巨头允许用户连接至 Google Workspace、Microsoft 365 及其他职场应用，使其 AI 模型能够直接在这些工具中运行。上个月，OpenAI 推出的 Space 更是与这些现有工具形成了更直接的竞争。
Patel 承认 Space 可能构成威胁，但他认为这些实验室大多想法有误。他说：“公司基本上是把人工智能附加到电子表格上，让它替你填充单元格。这简直让我灵魂枯竭。这就好比你们刚发现了电，却决定最好的用途是给耕地的牛装上灯。不，还是买台拖拉机吧。”
不过，AI 实验室之所以努力将模型带到人们已经工作的地方是有原因的，改变习惯并替换整个工作流程并不容易。Patel 表示理解这一点，因此他构建了连接器，让客户能够导入已使用工具中的现有数据。
在产品打磨上，Patel 坚持高标准：“我的标准是，我不会发布任何我自己不爱用的东西。我为自己做的每件事都设计了高度优化的人工智能工作流。如果我开始使用这个工具，却又不断回到原来的工作流，那就说明我还没有打造出足够好的工具……我已经积累了许多未能达到这一标准的工具的‘墓地’。”
在融资方面他也设定了类似标准：“我不想在没有证据证明人们喜爱该产品之前就接受投资。”
未来规划与执行理念
截至周二，Ndoc 正在进行企业试点，并向加入等待名单的少数客户开放 Alpha 版本。注册免费，但客户需为使用量和 Token 付费。Patel 希望在未来几周内发布 Beta 版本，并计划于明年正式全面推出。
对 Patel 而言，尽可能快速地推进比一开始就拥有完美产品更重要。他说：“执行的成本极低……所以先在一个次优的计划上执行，以后再担心其他问题。等你制定出最佳计划时，执行工作早已被别人完成了。”