【moeda界】O professor da Stanford, Stefano Ermon, conseguiu 50 milhões de dólares na rodada de sementes da sua empresa de IA, Inception. O grupo de investidores é bastante luxuoso - Menlo Ventures, Mayfield, e até a NVentures da própria Nvidia estão envolvidos.
Esta empresa foca em modelos de IA baseados em tecnologia de difusão, basicamente, utiliza uma abordagem de otimização iterativa para lidar com tarefas complexas como o desenvolvimento de software. Eles já lançaram o modelo Mercury, que já está integrado em ferramentas como o ProxyAI.
Ermon enfatiza que eles são diferentes dos modelos de autoregressão sequenciais tradicionais — adotando operações em paralelo, com menor latência e também redução nos custos de computação. Segundo eles, a velocidade de processamento pode superar 1000 tokens por segundo. A abordagem técnica é de fato interessante, vamos ver como será o efeito na implementação futura.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
16 Curtidas
Recompensa
16
7
Repostar
Compartilhar
Comentário
0/400
GlueGuy
· 14h atrás
Isto é um verdadeiro rico, hein?
Ver originalResponder0
OnchainArchaeologist
· 14h atrás
A rodada de sementes é de 50 milhões? Agora a IA está um pouco cara.
Ver originalResponder0
CommunityJanitor
· 14h atrás
A rodada de sementes é de cinquenta milhões. Não é justo!
O projeto de IA Inception do professor da Stanford completou um financiamento de 50 milhões de dólares, com a participação da Nvidia.
【moeda界】O professor da Stanford, Stefano Ermon, conseguiu 50 milhões de dólares na rodada de sementes da sua empresa de IA, Inception. O grupo de investidores é bastante luxuoso - Menlo Ventures, Mayfield, e até a NVentures da própria Nvidia estão envolvidos.
Esta empresa foca em modelos de IA baseados em tecnologia de difusão, basicamente, utiliza uma abordagem de otimização iterativa para lidar com tarefas complexas como o desenvolvimento de software. Eles já lançaram o modelo Mercury, que já está integrado em ferramentas como o ProxyAI.
Ermon enfatiza que eles são diferentes dos modelos de autoregressão sequenciais tradicionais — adotando operações em paralelo, com menor latência e também redução nos custos de computação. Segundo eles, a velocidade de processamento pode superar 1000 tokens por segundo. A abordagem técnica é de fato interessante, vamos ver como será o efeito na implementação futura.