上一次看到Violoop是三月初
当时还写了一篇文章介绍了这小玩意
然后最近一次看到它，
就宣布完成了亿元级天使轮和Pre-A轮融资
离谱。。。
9月16日上线，所以已经可以加入购物车了
我闲着无聊把它的创始团队都翻了一遍，
还真是有来历的。
CEO何佳霖在美国读的大学
大学期间他做过一个在线招聘平台，两年攒下30万付费用户
后来做面向中国买家的美国房产科技平台，年GMV一度超过1亿美元，
2019年成为YC W19创业者。
CTO朱贤桢18岁从上海考进MIT，
三年半读完电子工程与计算机的本硕连读，拿的是全额奖学金。。。
之后在ADI和微软做硬件，参与过Xbox、HoloLens和Surface的开发。
纯纯的大佬创始人团队啊....
他们也不是凭空跳进硬件的。
此前团队给一家欧洲世界500强做AI落地，开源模型部署、微调、数据库重构、工作流搭建都做过。
转折点很具体。
欧洲管控严，登服务器必须用指定电脑，
模型训练出了异常、服务器报错，就得有人回到那台电脑前处理。
"这不是AI时代人和机器应该有的工作方式。"
2025年7月，团队从软件转向硬件。
机器是个手掌大的盒子，接在电脑旁边。
在微信里打了半句话，按下Tab，后半句自动补上
对话里说「把上次那份简历发给我」，它已经在本地找到那份简历，停在发送前一步等人点头。
电脑和系统都不用换，它以标准键鼠的身份，照人的用法直接操作。
等于把人和电脑之间用了几十年的那套接口，原样接给了AI。
然后还有一个很有意思的就是视觉，
他们的技术路径和三月份不同了
第一个版本用HDMI采集视频信号，
再用Type-C模拟键鼠，两条通道分开走
第二版把视频采集和控制合并到一根Type-C线上，
画面送进本地系统处理分析，
需要时再以标准HID设备把指令传回电脑
4K连续画面直接给模型，端侧包算力不够的
于是他们就搞了一套视觉压缩算法，
在保留文字、窗口结构和关键信息的前提下，把处理分辨率降下来，
压缩、识别、提取都在设备端完成。
芯片也从两颗变三颗，主控管系统和图像，
安全芯片管权限，新增的算力芯片把端侧AI算力提到26TOPS。
隐私和权限的处理真的拉满了。
原始画面和长期记忆只留在设备本地，
云端按任务需要拿相关上下文；发送、删除、支付这类收不回的操作
由独立安全芯片把关，必须人按实体键，或在配对手机上确认。
记忆是更远的一步。
设备本地有套基于图数据库的个人记忆库
获得授权后,它从屏幕上下文里提取
人物、项目、文件、事件，
连成一张持续变化的关系网。
用户不用提前设计分类体系，系统先整理，人可以查看、纠正、删除。
记忆之上，他们把长期成长拆成三层。
第一层是长期记忆，记住跟用户有关的人和事
第二层是Skills和工作流，反复被采用的做法攒成Agent干活的方法
第三层走得最远，把稳定下来的经验用于个人化后训练，
让一部分经验从外部记忆进入模型参数。
他把这一步比作做梦，白天积累任务结果和用户纠正，
用户不用电脑的时段，
系统筛出高价值经验，用类似LoRA的适配层更新个人化参数。
这个真的挺有意思的，我记得Kimi的技术路径也是相似
最后看下来，这台盒子试的事情很具体，
让AI离人近一步，近到能看见同一块屏幕。
创始人何佳霖说过一句话，我记到现在：
"基础模型正在学会理解世界，但它还没有真正理解一个人。"
这台盒子就是冲着后半句去的。
看到世界上还有许多人在做难而正确的事
violoop 两个版本仅差 6 个月
下一轮六个月，又会有什么大动作呢?
敬请期待。
晓风乾丨 大四 Base北京 AI产品在职
想缩小科技带来的信息差 分享很酷的AI玩法。
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