【jeton界】Le professeur de Stanford Stefano Ermon a obtenu 50 millions de dollars en financement de démarrage pour sa société d'IA Inception, avec un impressionnant panel d'investisseurs - Menlo Ventures, Mayfield, et même NVentures d'NVIDIA ont participé.
Cette entreprise se concentre sur des modèles d'IA basés sur la technologie de diffusion, en d'autres termes, elle utilise une méthode d'optimisation par itération pour traiter des tâches complexes comme le développement logiciel. Ils ont déjà lancé le modèle Mercury, qui est maintenant intégré dans des outils tels que ProxyAI.
Ermon souligne particulièrement qu'ils diffèrent des modèles d'auto-régression traditionnels - utilisant des opérations parallèles, avec un temps de latence plus bas et des coûts de calcul réduits. Selon eux, la vitesse de traitement peut dépasser 1000 jetons par seconde. La voie technologique est effectivement intéressante, il reste à voir comment cela se concrétisera par la suite.
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GlueGuy
· Il y a 6h
C'est un riche extravagant, ça.
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OnchainArchaeologist
· Il y a 6h
Un tour de seed à seulement 50 millions ? L'IA est un peu chère en ce moment.
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CommunityJanitor
· Il y a 6h
La ronde de graines est de cinquante millions, pas de vertu martiale !
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StrawberryIce
· Il y a 6h
Est-ce qu'ils collectent des fonds si rapidement ?
Le projet d'IA Inception du professeur de Stanford a terminé un financement de 50 millions de dollars, avec un investissement de Nvidia.
【jeton界】Le professeur de Stanford Stefano Ermon a obtenu 50 millions de dollars en financement de démarrage pour sa société d'IA Inception, avec un impressionnant panel d'investisseurs - Menlo Ventures, Mayfield, et même NVentures d'NVIDIA ont participé.
Cette entreprise se concentre sur des modèles d'IA basés sur la technologie de diffusion, en d'autres termes, elle utilise une méthode d'optimisation par itération pour traiter des tâches complexes comme le développement logiciel. Ils ont déjà lancé le modèle Mercury, qui est maintenant intégré dans des outils tels que ProxyAI.
Ermon souligne particulièrement qu'ils diffèrent des modèles d'auto-régression traditionnels - utilisant des opérations parallèles, avec un temps de latence plus bas et des coûts de calcul réduits. Selon eux, la vitesse de traitement peut dépasser 1000 jetons par seconde. La voie technologique est effectivement intéressante, il reste à voir comment cela se concrétisera par la suite.