春天意味著雨水、鮮花的回歸，當然也包括Y Combinator每年的第一個Demo Day。在這個著名加速器的2024年冬季培育計劃中，TechCrunch的一群員工收看了第一天的演示，進行了筆記，交換了笑話，慢慢篩選出幾十家參展公司，列出了早期的幾個喜愛。

AI作為最大的主題，86家公司中有247家稱自己是AI初創企業，但由於其中有187家在他們的演講中提到了AI，我們已經進入了泡沫領域。

從專注於AI生成音樂和資助申請到一些創新的金融科技應用，甚至一些醫療技術工作，應有盡有。星期四我們將回歸第二天的演講。在那之前，如果你沒有機會現場觀看，這裡有一份第一天的精選名單。

TechCrunch的員工最愛

Aidy

• 它的功能: 使用AI幫助公司找到並申請資助
• 為什麼喜愛它: 獲得資助並不容易。Max Williamson、Peter Crocker和Greg Miller深知此道:他們曾在洛克菲勒基金會和美國住房和城市發展部共同工作，這裡資助是普遍的貨幣。找到並申請資助涉及篩選大量文件並提交無數表格，這是一個昂貴且耗時的過程。為什麼不讓AI幫忙呢?這就是他們的初創企業Aidy的構想，它目前專注於“農村能源為美國計劃”資助。通過提出幾個問題後，Aidy通過導航資格要求和評分標準來評估機構對資助的競爭力，然後開始填寫相關表格的初步尝试。從其工具的狀態來看，Aidy顯然還處於概念證明階段。但這個概念很有趣——假設平台的AI不會犯太多錯誤。
• 選擇者: Kyle

Givefront

• 它的功能: 為非營利組織提供銀行平台
• 為什麼喜愛它: 如果你處於非營利領域，遵守合規要求會使你的財務運作略有不同。這就是Givefront的用武之地。由Ethan Sayre和Matt Tengtrakool共同創立，他們以前推出過一個旨在幫助在尼日利亞的借款人的初創企業，Givefront為非營利組織提供銀行、花費管理和財務管理服務。具体而言，Givefront為非營利組織提供帳戶存儲資金並整合捐款、支付和退款，還提供自動報告和年度監管申報功能。Givefront顯然不是唯一的非營利銀行選項。但它似乎是第一個從頭開始為此目的而建立的，這當然有其吸引力。
• 選擇者: Kyle

Buster

• 它的功能: 軟件連接數據庫和大型語言模型
• 為什麼喜愛它: 市場上對能夠製作大型語言模型的公司非常關注，只是越大、越快、越聰明；你明白我的意思。但在實際將現代AI模型部署在公司內時，可能會遇到數據問題。例如，我最近報導的一家名為Skyflow的初創企業正在努力阻止機密信息落入錯誤的LLM用戶手中。Buster之所以引人注目，是因為它似乎正在解決一個一大堆公司可能會遇到的問題。新的模型固然很酷，但在AI熱潮中銷售軟件挑選和鏟子可能是一個非常好的商業模式。我喜歡它!
• 選擇者: Alex

Numo

• 它的功能: 為新興市場的承包商提供銀行服務
• 為什麼喜愛它: 為遠程和國際工作者創建更好的薪酬解決方案並不是一個新問題，但Numo專注於特定的新興市場承包商這一做法特別突出。Numo還聰明地在其支付系統之上構建一個銀行產品，以便這些承包商——他們中的許多人可能位於貨幣波動頻繁的國家——有一個更安全的地方存放他們賺來的資金。
• 選擇者: Becca

Intercept

• 它的功能: 使用AI幫助消費品牌匯總零售費用並爭取無效費用
• 為什麼喜愛它: 許多消費品牌，特別是新興品牌，利潤非常微薄，很容易受到各種費用的壓迫，這些費用包括擺放費、包裝不正確的數量和運輸損壞的產品。Intercept稱，發現並標記無效費用可以使CPG品牌退還平均15％的收入，否則這些收入本應用於不准確的費用上。這似乎是一個值得解決的問題。
• 選擇者: Becca

Nuanced Inc.

• 它的功能: 幫助檢測深度偽造和虛假信息
• 為什麼喜愛它: 我對任何旨在解決我們已經遇到的深度偽造和虛假信息問題的技術都感到好奇。人工智能正在逐時變得更加成熟，我們正要進入的世界中，對錯誤、事實和虛構已經開始模糊。對於深度偽造，特別是女性的情況，看看發生在泰勒·斯威夫特身上的事情就知道了——考慮到這個領域缺乏有效的政府規制，我歡迎任何尋求應對我們不斷增加的網絡安全需求的研究和技術。
• 選擇者: Dom