Les fenêtres de contexte des modèles d'IA, qui indiquent la capacité d'un modèle à «se souvenir» des informations, ont augmenté au fil du temps. Cependant, les chercheurs ont suggéré de nouvelles façons d'augmenter la mémoire à long terme des modèles d'IA, car ils ne peuvent souvent pas détenir de contexte sur plusieurs séances.
Le fondateur de dix-neuf ans, Dhravya Shah, tente de résoudre des problèmes dans ce domaine en créant une solution de mémoire, appelée Supermemory, pour les applications d'IA.
Originaire de Mumbai en Inde, Shah a commencé à construire des robots et des applications orientées consommateurs il y a quelques années. Il a même vendu son bot qui a formaté les tweets en belles captures d'écran à l'outil de médias sociaux Hypufury.
Le fondateur, qui se préparait à un examen d'entrée pour passer à l'IIT (Indian Institute of Technology), a gagné de l'argent de cette vente et a décidé de déménager aux États-Unis pour fréquenter l'Arizona State University à la place.
Après avoir déménagé, il s'est mis au défi de construire quelque chose de nouveau chaque semaine pendant 40 semaines. Au cours d'une de ces semaines, il a construit Supermemory (qui a été initialement appelé n'importe quel contexte) et l'a mis sur Github. À ce moment-là, l'outil vous a permis de discuter avec vos signets Twitter.
La version actuelle de l'outil extrait les «souvenirs» ou les informations à partir de données non structurées et aide les applications à mieux comprendre le contexte.
Shah a obtenu un stage à Cloudflare en 2024, où il a travaillé sur l'IA et les infrastructures. Il a ensuite travaillé comme responsable des relations avec les développeurs dans l'entreprise. Pendant ce temps, des conseillers, y compris le CTO Dane Knecht de Cloudflare, lui ont demandé de transformer Supermemory en produit.
Cette année, il a décidé de construire à plein temps Supermemory.
Supermemory, désormais décrit comme une API de mémoire universelle pour les applications AI, construit un graphique de connaissances basé sur les données qu'il traite et personnalise le contexte des utilisateurs. Par exemple, il peut prendre en charge l'interrogation sur les entrées d'un mois pour une application d'écriture ou de journalisation, ou de rechercher une application de messagerie. Comme la solution permet des entrées multimodales, elle pourrait également permettre à un éditeur vidéo de récupérer les actifs pertinents d'une bibliothèque pour une invite particulière.
La startup peut ingérer tout type de données, dit la société, y compris les fichiers, les documents, les chats, les projets, les e-mails, les PDF et les flux de données d'application. Sa fonction de chatbot et de notificateur permet aux utilisateurs d'ajouter des souvenirs dans du texte, d'ajouter des fichiers ou des liens et de se connecter à des applications comme Google Drive, OneDrive ou la notion. Il y a aussi une extension Chrome qui vous permet d'ajouter facilement des notes à partir d'un site Web.
« Notre force de base consiste à extraire des informations de tout type de données non structurées et à donner aux applications plus de contexte sur les utilisateurs. Alors que nous travaillons sur des données multimodales, notre solution convient à toutes sortes d'applications d'IA allant des clients de messagerie vers les éditeurs vidéo », a déclaré Shah.
Supermemory a obtenu un financement de démarrage de 2,6 millions de dollars dirigée par SUSA Ventures, Browder Capital et SF1.VC. La ronde comprend également des investisseurs individuels comme Knecht de Cloudflare, le chef de Google AI Jeff Dean, le chef de produit DeepMind Logan Kilpatrick, le fondateur de Sentry David Cramer et les dirigeants d'Openai, Meta et Google.
Shah a déclaré qu'à un moment donné, le combinateur Y s'approchait également de lui pour rejoindre l'un de ses lots, mais il avait déjà des investisseurs à bord, donc le timing n'a pas fonctionné.
Joshua Browder, fondatrice et PDG de la startup de «Robot Lawyer», Donotpay, qui dirige Browder Capital en tant que GP solo, a été impressionnée par la ténacité de Shah.
« Je me suis connecté avec Dhravya sur X, et ce qui m'a frappé, c'est la rapidité avec laquelle il bouge et construit des choses, ce qui m'a incité à investir en lui », a-t-il déclaré.
La société a plusieurs clients existants, notamment Cluely, éditeur vidéo AI Montra, AI Search Screa, éditeur vidéo AI, éditeur vidéo AI, SCIRA de recherche AI. De plus, il travaille avec une entreprise de robotique pour conserver des souvenirs visuels capturés par un robot.
Bien qu'il s'agisse d'une pente envers les consommateurs, l'application ressemble plus à un terrain de jeu pour les développeurs pour comprendre davantage l'outil et potentiellement l'utiliser dans leurs flux de travail ou leurs propres applications.
Supermemory a des concurrents importants dans l'espace mémoire. Des startups comme Lelicis soutenues par les Ventures Letta et MEM0 (où Shah a travaillé pendant un court moment) construisent une couche de mémoire pour les agents. Susa Ventures de Supermemory, Susa Ventures, a investi dans Memories.ai avec Samsung, qui peut exploiter des milliers d'heures de séquences pour obtenir des informations. Shah dit que si ces startups pourraient servir différentes industries et des cas d'utilisation, Supermemory se démarquera car il offre une latence plus faible.
« De plus en plus de sociétés d'IA auront besoin d'une couche de mémoire. La solution de Supermemory offre des performances élevées tout en vous permettant de faire surface rapidement le contexte pertinent », a déclaré Browder.
