【токен界】Профессор Стэнфордского университета Стефано Эрмон основал AI компанию Inception, которая привлекла 50 миллионов долларов в рамках посевного раунда. Инвестиционный состав довольно впечатляющий — Menlo Ventures, Mayfield и собственные NVentures от NVIDIA также приняли участие.
Эта компания сосредоточена на AI-моделях, основанных на технологии диффузии, другими словами, она использует итеративную оптимизацию для решения таких сложных задач, как разработка программного обеспечения. Они уже выпустили модель Mercury, которая теперь интегрирована в такие инструменты, как ProxyAI.
Ermon особенно подчеркивает, что они отличаются от традиционных последовательных моделей саморегрессии — используют параллельные операции, что снижает задержку и стоимость вычислений. По их словам, скорость обработки может превышать 1000 токенов в секунду. Техническая стратегия действительно интересна, посмотрим, как она реализуется в дальнейшем.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GlueGuy
· 7ч назад
Это богатство!
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainArchaeologist
· 7ч назад
Семенной раунд всего 50 миллионов? Сейчас ИИ немного дороговат.
Проект ИИ профессора Стэнфорда Inception завершил финансирование на 50 миллионов долларов, в инвестировании участвует NVIDIA.
【токен界】Профессор Стэнфордского университета Стефано Эрмон основал AI компанию Inception, которая привлекла 50 миллионов долларов в рамках посевного раунда. Инвестиционный состав довольно впечатляющий — Menlo Ventures, Mayfield и собственные NVentures от NVIDIA также приняли участие.
Эта компания сосредоточена на AI-моделях, основанных на технологии диффузии, другими словами, она использует итеративную оптимизацию для решения таких сложных задач, как разработка программного обеспечения. Они уже выпустили модель Mercury, которая теперь интегрирована в такие инструменты, как ProxyAI.
Ermon особенно подчеркивает, что они отличаются от традиционных последовательных моделей саморегрессии — используют параллельные операции, что снижает задержку и стоимость вычислений. По их словам, скорость обработки может превышать 1000 токенов в секунду. Техническая стратегия действительно интересна, посмотрим, как она реализуется в дальнейшем.