在Meta开发AI八年后，罗希特·帕特尔即将离开公司，TechCrunch独家获悉。这位Meta超级智能实验室前总监创办了Ndoc，并将其定位为面向AI原生时代、可替代微软Office套件或谷歌Workspace的创业公司。
帕特尔是Meta近期一系列高调离职者中的最新一位；此前，首席全球事务官乔尔·卡普兰、AI研究员安德鲁·塔洛克以及AI办公产品负责人艾米莉·道尔顿·史密斯均已离开。
帕特尔设计Ndoc，并不只是想在现有工作流上再叠加一个AI工具。其目标是取代人们在Excel、Word、PowerPoint、Tableau、Replit以及“ChatGPT复制粘贴”等工具之间碎片化工作的方式，用一个所有同事都能访问的统一工作区来替代，即便他们没有注册Ndoc。
Ndoc在同一布局中整合了三个组成部分。Stage标签页用于承载关键发现的展示，如幻灯片、仪表盘、模拟或迷你应用。Narrative标签页呈现分析、带编号的引用、生成的图表，以及通常解释数字背后“为什么”的内容。Model标签页则存放底层数据集和Python脚本。
这一设计反映了帕特尔的背景。在Meta任职期间，他专注于强化学习——一种让AI智能体通过试错学习决策并最大化奖励的机器学习方式——以及评估AI输出是否可信。帕特尔认为，如果AI要生成企业用于决策的电子表格和幻灯片，就应当有人能够核查它的工作。例如，用户可以找到用于创建文档的Python脚本。
“即使你完全不懂Python，你也可以让AI聊天窗口解释：‘嘿，这个脚本是做什么的？我的公式在哪一行？’然后你可以验证那个公式，”帕特尔说，“这里没有幕后隐藏的东西。”
在实际使用中，用户可以上传数据集，要求Ndoc执行分析并撰写关于发现结果的叙述。他们还可以添加文档特定的上下文，包括受众、语气和记忆。“它会在你个人、特定文档、团队和公司层面保持记忆，”帕特尔说。
帕特尔还表示，Ndoc是使用多种开源模型混合构建并微调的。由于平台是从零开发，他说其运行成本比建立在前沿AI模型之上的替代方案低得多。
“我原以为人们会对此感到兴奋，但人们并不在意这一点，”他在谈到早期试用用户时说，“人们真正兴奋的是，他们喜欢在一个地方看到端到端的所有内容。”
帕特尔更大的雄心是重塑文件本身。他说，文档可以导出为单个“.ndoc.html”文件，并能在任何浏览器中打开；他计划将此格式开源，以便其他开发者可以构建兼容应用，而不必像许多人多年来被微软或谷歌锁定那样被Ndoc锁定。
他希望开源这个项目，部分原因正是他离开Meta并决定单干。在Meta这样的大公司，要让大家就一种开源格式达成一致，无疑需要“数百人和各种意见参与决定这个格式应该是什么样”。
帕特尔想快速行动。“人类只能以人类的速度前进，而……我可以以AI能做到的速度前进。”
对于一位团队只有三人、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场巨大赌注，尤其是在其他AI实验室也在争夺同一领域时。
OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI和谷歌都推出了企业AI工具，允许用户连接Google Workspace、Microsoft 365和其他办公应用，从而让其AI模型直接在这些工具中工作。上个月，OpenAI推出了Space，这是ChatGPT内部的共享工作区，更直接地竞争这些成熟工具。
帕特尔承认Space可能构成威胁，但表示这些实验室大体上搞错了方向。
“公司基本上是在把AI附加到电子表格上，让它替你填充单元格，”他说，“这有点扼杀我的灵魂。这就像你刚发明了电，然后认定最好的用途是给我耕地的牛装灯。不。去弄台拖拉机。”
不过，AI实验室试图把模型带到人们已经在工作的地方是有原因的。改变习惯和替换整套工作流很难。帕特尔说，他理解这一点，这也是他构建连接器的原因，让客户可以从已在使用的工具中导入现有数据。
“我的标准是，我不会发布任何我自己不喜欢使用的东西，”他说，“我为自己做的每件事都有高度优化的AI工作流。如果我开始使用这个工具，却不断回到我原来的工作流，那就说明我还没有造出足够好的工具……我有一堆没达到这个标准的工具‘坟墓’。”
帕特尔在尝试融资前，对获得客户增长势头也有类似标准。“在有一些证据表明人们喜爱这个产品之前，我不想拿钱，”他说。
截至周二，Ndoc正在进行企业试点，并向加入等待名单的有限数量客户开放Alpha版本。注册免费，但客户需为使用量和token付费。他希望在未来几周发布Beta版本，并计划明年全面上线。
对帕特尔而言，尽可能快速行动比一开始就拥有完美产品更重要。
“执行成本极低……所以先按一个次优方案去执行，之后再操心，”他说，“等你制定出最佳计划时，别人早已执行完了。”
