remio.ai官网上线，开放内测

经过大半年紧锣密鼓的研究和开发，我们的AI知识助手产品remio即将在四月正式上线，并即将开放内测体验。今天，我们正式上线产品官网（https://www.remio.ai/），欢迎大家访问官网并点击Join waitlist申请内测。

作为公司创始人和产品的设计者，在此我不想复述一遍产品的功能（官网上有介绍），想借此机会聊聊我们产品的核心理念。

01

当脑力工作成为体力劳动

我们团队是一群成熟的管理者、产品经理、设计师和工程师，在工作中反复遭遇这样的困境：

• 收藏了很多重要的资料，却再也想不起来它们保存在哪里；

• 会议记录、论文片段、调研数据散落各处，写作时像在玩拼图游戏；

• 明明「知道」自己记录过某个观点，却怎么也调取不出来；

• 认真的写下自己的最新思考，却发现之前其实已经写过。

这些场景，相信您也绝不陌生。

为了解决这些问题，大量研究的共识是要多用自己的语言记录和总结，也就是俗称的好记性不如烂笔头，这一点在蒂亚戈·福特的《打造第二大脑》这本书所提出CODE（Capture、Organize、Distill和Express）法则里有最好的体现。

作为一个重度实践过很多代笔记软件的用户（Evernote之前搭建个人Wiki，重度用过Evernote、Bear、思源、Obsidian等多款笔记软件），虽然我深知这些方法行之有效，但也深切痛恨它让本应是创造性的“脑力”劳动变成了消耗心力的机械操作。

02

AI问答和摘要是特效药，但不是万灵药

看资料（这里的看是广义的，也包括看视频、开会、听播客等等）、记笔记是知识工作中最消耗精力的任务，而且还不算有效产出。AI问答的出现让不少人产生不切实际的幻想，似乎只需将资料库交给AI，就能获得所有问题的完美答案，阅读和笔记仿佛很快成为过去式。

但做这方面研究的都知道，目前AI知识库问答的综合满意度仅有50%左右，且提升缓慢。即便有一天AI问答确实能做到有问必答的程度，也不是有了AI问答就够了，因为问问题需要时间，回答问题也需要时间，而且很难一次性问对问题。

这一点可以参照数据分析领域。这个领域的技术非常成熟，任何时候都可以用非常灵活的查询来获得答案，但即便专业分析师也会做很多随时可看的报表而不是需要的时候再去查。

AI问答在满足灵活需求的时候确实非常好用，但大量的日常工作不可能仅依赖于AI问答。

现在不少产品都提供AI摘要（含大纲）和问答功能来加速阅读，让我们不再需要完整的去阅读原文（或看整个视频）。AI摘要和问答确实成倍的提高了阅读效率，特别是在判断一个资料值不值得细读，或者只需要对一个事情有个初步认识时，是非常好的手段。

但认真观察就会发现，通过AI摘要和问答读资料仍然是一个比较复杂的过程，AI摘要和大纲经常大而无当，通过问答读懂一个资料通常需要做多次的追问，这个过程中需要阅读的信息量仍然远大于最终需要记录的信息量。同时，这个过程中AI并没有做好记录，因为AI并不知道将这些信息记录在哪里，AI也不会建立新老知识直接的联系，这些零散的信息碎片依然会陷入"存后即忘"的困境。

我们认为，AI摘要和问答是针对特定场景非常好的“特效药”，因此我们产品中都会提供完善的功能支持，但认为有了AI问答就不用记，有了AI摘要和问答就不用读则是不切实际的想法，它们不是万灵药，我们需要更多更好的解决方案。

03

知识融合：让阅读和记录轻如无物，让知识自然生长

我们的解决方案是知识融合（Blend）功能——首个能完全模拟用户阅读和记录习惯，按个性化知识体系自动记录的核心功能。无论是行业资讯、工作资料、会议录音、学术论文还是视频/播客内容，Blend都能像您自己那样工作：

1. 信息筛选：智能识别长长的资料中真正对您有价值的内容；

2. 体系融合：精准匹配您的知识组织结构，将新信息记录到最佳位置；

3. 风格学习：深度掌握您的记录习惯，从行文风格到格式偏好全面复刻。

通过对您过往所有笔记的学习，remio可以全面熟悉您的知识结构和记录习惯，知道哪些信息才是您感兴趣的，知道将每个信息记录在哪里最合适，也知道您会怎么记录，就像您亲自读资料记笔记一样。用自己的语言记录是有必要的，但未必都得自己用。

借助知识融合，您不再需要看冗长的原始资料，而只需要消化remio记录的少量有用信息。无论是资讯、研究报告、PPT、课程、会议还是播客，您都可以让知识融合来帮您消化吸收。

如果你想看看某个信息是怎么来的，remio还可以提供精确到句子级的参考来源。

更棒的是，remio总是把新的信息和跟它最相关的原有的信息摆放在一起，让您能够自然的想起每件事情的已有信息，通过新旧信息之间的对照发现新的知识和洞察。

通过知识融合，不知疲倦的remio会比我们自己更擅长将新的信息和多份已有的信息相关联，在不经意间帮我们找回已经丢失的记忆。不久之前Blend功能曾经将一篇介绍Akool的资讯记录在“GenAI应用”、“浙大校友”和“创业经验参考”三篇笔记里，而我都忘了原来我还曾经写作“创业经验参考”这样的笔记。

04

多路召回：让有用的信息自然浮现

搜索问答能找回"已知的未知"，但我们都会遇到这样的情况：曾经保存、收藏、记录了一些事情，而事后完全忘记了这件事情的存在，这些被彻底遗忘的"未知的未知"才是知识增长的真正瓶颈。

知识融合通过智能关联新旧信息帮助破解这个困境，但remio还提供更立体的解决方案：

• 当您阅读时，右侧实时推荐相关笔记和资料；

• 那些提到当前话题的相关内容片段也会自动出现在您手边；

• 通过智能推荐，让同类或相关笔记和资料更好的归类；

• 当您写作时，智能补全自动推送素材。

所有服务都是主动触发，无需精准搜索或提问——毕竟面对遗忘的信息，您可能连搜索关键词都无从想起。虽然我们具备完整的搜索问答功能，但remio的更高追求是：让有用的信息在需要的时刻自然浮现。

05

Auto Capture：让AI帮您记住接触过的所有文稿

从Evernote开始，网页剪藏（Web Clipper）就几乎成了知识管理软件的标配，但今天却没有一个网页剪藏工具会自动保存网页内容。这是因为保存所有网页内容可能带来比较严重的质量问题，同时仅依靠传统的搜索功能并不能很好的利用海量的内容价值。

但今天AI已经能够很好的辨别哪些是值得保存的文稿型的网页（如博客、公众号、Medium文章），哪些是不值得保存的其他网页（如SaaS软件的功能性网页，Twitter的时间线和Medium列表页这类大部分内容并非你所感兴趣的网页）；另一方面，智能问答、智能参考、智能写作等功能也能让更多的内容发挥价值。

所以remio做了可能是第一个会帮您自动保存所有访问过的文稿型网页的浏览器插件，这也是我们团队和一些前期试用用户特别喜欢的功能。

remio可能也是第一个能够完整保存Google Docs文档的浏览器插件。虽然Evernote、Notion等产品也都有Web Clipper，但经过我们测试没有一个能够很好的保存Google Docs文档的内容。

除了网页和在线文档，remio也可以实时收录本地的Word、PPT、PDF等文件（当然用户可以指定只收录哪些目录下的文件）。如果您觉得用文件系统来管理这些文件很困难的话，也可以把文件只是放到remio里，借助remio远比文件系统更灵活和强大的组织管理功能来管理。

06

从保存到精读：全光谱的辅助

前面说过AI摘要和问答不是万灵药，remio虽然也不是万灵药，但remio提供了丰富的能力让您在面对任何资料和信息时都能得到高效的辅助。

首先，各种类型的资料和信息，无论在线资讯、写作文档、本地文件、笔记、视频、会议记录还是播客，都可以通过remio进行统一的管理和组织，一站式提取，做到信息尽在指尖。

其次，针对各种不同重要程度的资料，remio都提供针对性的方案。

• 最重要资料：这些资料需要深度阅读和思考，remio可以智能推荐相关资料促进您的思考，提供标注和评论功能方便一边读一遍标注精华片段，提供阅读区和笔记区左右分栏布局，方便一边读一遍记笔记；

• 次重要资料：这些资料只需要选择性吸收其中的有用部分，通过知识融合，让AI帮你读完并做好笔记；

• 一般资料：通过AI摘要和问答了解概况和部分关心的主题，摘要或问答结果也可一键存为笔记；

• 将来可能用得上的资料：这类资料需要先存下来，remio的Auto Capture让保存很多信息无需任何手工劳动，集合智能推荐功能方便快速归类，需要的时候通过集合、搜索和问答等各种方式则能很方便的找回。

07

本地优先：最好的隐私保护和用户体验

从十几年前开始，SaaS成了香饽饽，越来越多的产品开始把数据存在云端，使用产品要么通过要浏览器访问，要么通过只是给浏览器套个壳的所谓桌面端，由此带来的是对数据隐私安全的担忧和用户体验的退化。不少朋友都跟我吐槽过Notion的速度，有些朋友用在线文档软件来做个人笔记和知识管理（当然是用和公司工作不同的账号）也一样发现响应不够快。

remio采取本地优先的架构，您的所有数据和索引都存在您的电脑或手机上（当然电脑和手机之间需要通过云服务来同步数据），除了AI问答等极少数强依赖大模型的功能，所有操作也都在本地进行。这样，remio不但提供了最好的隐私保护，还能让您享受一切操作都飞快的感觉。此外，在高铁、飞机等网络不通畅的环境下也能舒畅使用（对了，我知道有的产品也提供离线访问，不过是要收费的）。

本地优先的架构也让上传文档构建个人知识库成为过去式，只要将文件放到指定的目录，就自动成为知识库的一部分。

我们也研发了在本地运行大模型的纯本地方案，但无奈的发现目前本地能跑的小尺寸模型确实能力还不够。根据模型能力的发展趋势，预期明年这个时候，本地模型应该也能成为可行的选项。

我们认为AI知识助手将是未来知识工作者的主力生产工具，就像程序员使用的IDE一样（迄今为止还很少有程序员使用Web端的IDE），本地优先的架构是最好的架构。

如果继续的话还可以介绍很多，比如我们怎么思考知识管理中的文件夹、标签和双链，但亲身体验才能有真正的体会。请感兴趣的朋友移步remio的官网（https://www.remio.ai/）并加入waitlist，我们将尽快向您提供内测版，认真听取您的反馈和建议。

卓越的产品需要大家一起来创造，让我们携手共创，共同迎接新一代知识管理的曙光。

「风轻扬：汪源，杭州久痕科技创始人、CEO，前网易副总裁、杭州研究院执行院长、网易数帆总经理，2024年6月创立久痕科技，使命是：让知识工作更轻松高效。」