Автор Y Combinator
RFS (Requests for Startups) — это наша традиция делиться идеями, которые мы хотели бы видеть у основателей. Они представляют собой лишь часть того, что мы финансируем — если что-то вас воодушевляет, воспринимайте это как дополнительную проверку, чтобы погрузиться, но вам не нужно работать над этими идеями, чтобы подать заявку в YC.
Лето 2025
2025 год действительно обещает стать «годом агентов ИИ». Мы составили список идей для стартапов агентов ИИ, которые, по нашему мнению, особенно многообещающие. Некоторые из них привлекают внимание к тенденциям, которые уже в самом разгаре, а некоторые из них — это то, куда, по нашему мнению, все пойдет дальше.
Персональный помощник на основе искусственного интеллекта
Автор: Том Бломфилд
Несмотря на десятилетия приложений для повышения производительности, электронные письма все еще накапливаются, календари заполняются, а задачи остаются невыполненными. Даже лучшие организационные инструменты лишь помогают нам отслеживать, что нужно сделать, — на самом деле они этого не делают. Благодаря последним достижениям в области LLM у нас теперь есть потенциал перейти от списков «нужно сделать» к спискам «сделано»
Я бы с удовольствием поработал со стартапами, создающими следующее поколение персонального помощника на основе ИИ: систему на основе LLM, которая глубоко понимает вашу работу, распорядок дня, историю общения и личные предпочтения. Представьте себе ИИ, который прекрасно помнит вашу личную переписку, проекты и предпочтения в планировании — и может действовать от вашего имени.
Представьте себе помощника, который знает, как вы обычно отвечаете на определенные виды писем, и может составлять эти ответы для вас — или даже отправлять их с вашего одобрения. Он понимает, какие встречи вы обычно принимаете, а какие отклоняете, и может автоматически планировать вашу неделю таким образом, чтобы оптимизировать вашу производительность и минимизировать поездки. Он отслеживает задачи, которые вы выполнили в прошлом, и то, как вы подходите к новым, поэтому он может обрабатывать повторяющиеся процессы без вашего постоянного участия.
Это больше, чем просто фильтрация сообщений или автоматическое заполнение вашего календаря. Я хочу увидеть систему, которая действительно выполняет задачи В противном случае это мог бы сделать личный помощник или руководитель аппарата, что позволило бы вам сосредоточиться на самой важной работе.
Персональный репетитор на основе искусственного интеллекта для каждого
Автор: Хардж Таггар
Идея использования компьютеров для помощи людям в обучении была мечтой компьютерных гиков еще с 1940-х годов с идеей Memex Ванневара Буша, статьей Дж. К. Р. Ликлайдера «Симбиоз человека и компьютера» в 60-х и предложением Алана Кея по Dynabook в 70-х.
Святым Граалем было создание персонализированного опыта обучения для всех, но на практике это было трудно реализовать. Большинство продуктов онлайн-образования предоставляют один и тот же контент всем, кто записывается на курс.
И сегодня, с помощью искусственного интеллекта, мы думаем, что наконец-то возможно создать по-настоящему персонального репетитора для каждого. Новейшие возможности рассуждения позволяют им разбивать сложные темы шаг за шагом таким образом, чтобы помочь объяснить даже самые сложные предметы простым способом.
Поскольку новейшие модели фундамента являются многомодальными, они теперь могут представлять эти концепции, создавая анимацию, манипулируя 3D-объектами и объясняя концепции голосом.
Мы уже видели, какое влияние может оказать такой великий учитель, как Грант Сандерсон и его видео 3blue1brown на YouTube, на то, чтобы сделать сложные идеи простыми с помощью красивых визуализаций и анимации. Теперь представьте, что такое же качество объяснения доступно для каждой темы, персонализированное под потребности каждого учащегося, с интерактивным наставником на основе ИИ. Это действительно может изменить мир.
Если вы работаете над использованием ИИ для создания персонализированных инструментов обучения для чего-либо, мы будем рады услышать от вас.
Будущее образования
Автор: Том Бломфилд
Образование — одна из крупнейших и важнейших отраслей в мире, но ее также трудно основательно трансформировать. Сегодня в сфере образования занято около 100 миллионов человек, и ежегодно обучается около 1,5 миллиарда студентов. Традиционные способы преподавания и обучения в значительной степени не менялись на протяжении десятилетий, но ситуация может начать меняться.
Развитие ИИ, особенно крупных языковых моделей, обещает изменить то, как мы учим, учимся и измеряем результаты. Эти технологии обладают потенциалом значительно улучшить доступ к образованию, персонализировать обучение и освободить как учителей, так и учащихся от рутины.
Мы только начинаем видеть новые персонализированные инструменты обучения для студентов и платформы оценки для учителей, но мы все еще очень рано понимаем, чего ИИ действительно может здесь достичь. Одна из больших проблем — это определение бизнес-модели, поскольку в то время как более миллиарда человек заняты в сфере образования, бюджеты, как известно, ограничены, а циклы закупок ужасно медленные.
Если перенестись на 10 или 20 лет вперед, то невозможно поверить, что образование все еще будет осуществляться так же, как сегодня.
ИИ для научного прогресса
Автор: Диана Ху
https://youtube.com/shorts/NNwoLCGgN7o
Многие программные инструменты, используемые для научных приложений в химии, биологии, материаловедении или исследовании операций, не сильно изменились за последние десятилетия. Они опираются на стандартные методы, а также на докторские степени для решения сложных задач в области открытия лекарств, оптимизации химических процессов, металлургии и горнодобывающей промышленности или оптимизации электросетей.
В частности, вычисления во время тестирования открывают новые типы стартапов, которые могут решать эти научные проблемы.