Comma for Teams
Comma for Teams 是你的 AI 合夥人。它在你的應用程式中接手任務，幫你完成工作。
- 在你的 Slack 頻道中發現工作，並為它建立任務
- 在 Linear、GitHub、Gmail 和 Slack 中完成它
- 把結果交給人審閱並驗收
規模隨使用它的團隊和人數成長。
你的 AI 共同創辦人。
Comma for Teams 是你的 AI 共同創辦人，幫你完成工作，並在過程中透過個人化強化學習，越來越懂你的工作方式。
Comma 在團隊裡的工作方式
範例：一個團隊的 Comma Home 畫面。你請 Comma 彙整 Linear、GitHub、Gmail 和 Slack 的最新動態。它逐一讀取，列出今天上午完成的工作，開始一個審閱 PR 的任務，還留下一封給 Priya 的回覆等你寄出。本週它在 Slack 回答了 48 個問題，分類處理了 23 個 Linear 議題，審閱了 9 個 PR，整理了 112 封郵件。
僱用你的第一位 AI 合夥人。
透過 RLaaS，訓練你的第一個私有 AI 模型。
RLaaS 工作示例：版本 3 的模型把 Linear 裡的一個退款請求標成了「Bug」。Priya 把標籤改成「帳單」。模型從團隊的修正中學習，在你的測試案例上勝過版本 3 的版本 4，會自己把下一個退款請求標成「帳單」。
RLaaS 持續學習
面向你的業務場景：SOTA 級能力，勝任更多樣的任務，更懂你的工作方式，更安全地執行。
RLaaS 以團隊的實際工作與回饋為基礎，透過個人化強化學習，訓練你的第一個私有 AI 模型。
- 根據你自己的工作建立的評測和獎勵訊號
- 只有勝過現行版本，才發布新版本
- 運算配額、更新範圍和 SLA 由你的合約約定
規模隨它學會的工作流程和它執行的地方成長。
定價
包含
- 決定每個工作區由誰管理的角色
- 管理員可匯出的稽核記錄
- 團隊選定的模型和供應商金鑰
- 在你自己的電腦或雲端電腦上工作的 AI 代理
包含
- 根據你自己的工作建立的評測和獎勵訊號
- 只有勝過現行版本，才發布新版本
RLaaS 是持續學習，不是一次性交付。我們每個月讓你的資料和評測保持最新，在新版本勝過現行版本時發布它，並追蹤每個任務的品質和成本。
Comma for Teams 按席位計費。RLaaS 按公司計費，不按席位。這是兩份訂閱，不是一個綑綁方案。
初始訓練和整合可以在訂閱之外單獨報價。
持續學習如何運作
大型模型負責把問題想透。小型模型讓你的團隊已經摸清的做法，做起來又便宜又穩定。
當你的團隊每次都用同樣的方式做某類工作時，小型模型會學會它，並按你的合約約定接手這個工作流程。其他所有工作仍由大型模型處理。
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來自你工作的資料
我們使用 AI 代理任務的記錄：它們做了什麼，你的團隊批准、修改或拒絕了什麼，以及最終結果。
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評測和獎勵訊號
我們把這些決策變成測試案例和評判工作好壞的評分，並每月讓兩者保持最新。
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訓練與發布
我們用這些獎勵訊號訓練小型模型。只有新版本在你的測試案例上勝過現行版本，我們才會發布它。
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回到你的工作中
我們把新版本部署到你的合約指定的工作流程上。其他所有工作仍由大型模型處理。
在哪裡執行，合約涵蓋哪些內容
運算
Comma for Teams 由我們託管：儀表板、聊天工具連線和任務記錄都在我們的服務上執行。AI 代理在你自己的電腦上，或在為你團隊準備的雲端電腦上工作。
管控
成員透過 OpenID Connect、飛書或 Lark，以你公司的單一登入方式登入。管理員設定角色，選擇團隊使用的模型和供應商金鑰，並匯出稽核記錄。
常見問題
為什麼用小型模型，而不是最好的大型模型？
團隊的很多工作已經固定下來：同一類決策，以同樣的方式，一天要做很多次。用你的決策訓練出的小型模型做這些工作更快、更便宜，也更一致。大型模型則留給新出現的情況。
小型模型和大型模型如何配合？
大型模型處理新的或不明確的工作。當你的團隊每次都用同樣的方式做某類工作時，我們就用它來訓練小型模型。一旦小型模型在你的評測中勝過現行版本，我們就按你的合約約定，讓它來做這項工作。其他所有工作仍由大型模型處理。
席位如何計算？
一個席位就是一位與 AI 代理一起工作的人，不論其角色。工程師、產品經理、客服、營運和業務，計算方式都一樣。更多團隊開始使用時，再增加席位。RLaaS 按公司定價，不按席位。
你們能為我們建置叢集或採購硬體嗎？
不需要。RLaaS 包含訓練和評測所需的運算資源，上限為你合約中的配額。超出配額的運算資源另行計費。
開始使用要花多少錢？
Comma for Teams 每席位每月 US$80，或每席位每年 US$960。RLaaS 為每家公司單獨報價，依據它涵蓋的工作流程；你的合約約定它的運算配額、更新範圍和 SLA。初始訓練和整合可以單獨報價。
聯絡業務
- 選定第一個與 AI 代理一起工作的團隊
- 規劃席位數量
- 確定 RLaaS 合約的範圍