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今日の資金調達ニュース

AI画像生成プラットフォームLiblib AIが数億元の資金を調達

AI画像生成プラットフォームLiblibAIは1年以内に3回の資金調達を完了し、エンジェルラウンドの投資家はSource Code Capital、Gaorong Venture Capital、Jinshajiang Venture Capitalであった。戦略的投資家が投資を主導し、第3ラウンドはMingshi Capitalが主導し、複数のラウンドで支援を続けた。その中で、ビジョン キャピタルは複数の資金調達ラウンドの独占的なファイナンシャル アドバイザーです。 (知性が現れる)

ペット共感 AI 企業 Traini がエンジェルラウンドで数千万の資金調達を受ける

AIアプリ「Traini」を使うと、ユーザーは犬の鳴き声を理解できるだけでなく、犬の表情や体の行動などの言語を理解して犬の心理状態を理解することができます。 Traini は、中国人の連続起業家 Sun Linjia によって米国シリコンバレーで設立されたペット共感 AI アプリケーションであり、コールド スタート後でも 200,000 人の iOS 登録ユーザーがいます。今年5月には商品閲覧数が100万回を超えた。

Trainiは5月に1,000万元のエンジェルラウンドを完了し、FutureX Capital、BlueSea Partners、Tao Foundation、Mint Capitalのほか、元MetaエンジニアリングディレクターのLiang Yingyi氏、Caper AI（Instacart子会社）エンジニアリングディレクターを含むその他の投資家が共同投資した。人物 Lily Zhang、ORH Partners パートナーの Jia Peilin、米国を探索するブロガーの Janie など。旧株主である Valkyrie Fund I LP と Fengmin Gong (パロアルトネットワークスの共同創設者) は引き続き投資を行っています。

AI を活用した血球分析プラットフォーム Scopio Labs がシリーズ D 資金調達で 4,200 万ドルを獲得

Scopio Labs のプラットフォームは、コンピューテーショナル フォトグラフィー技術を使用して数千の細胞のデジタル イメージングを提供し、検査従事者に全景の高解像度ビューを提供し、手動の顕微鏡操作の必要性を排除します。同社のソリューションは、AI を活用した臨床意思決定とフルシナリオのデジタル イメージングを組み合わせて、血球分析ワークフローの効率を向上させ、遠隔での相談とコラボレーションを促進し、患者ケアを向上させるための意思決定を加速します。

フルフィールドデジタル細胞形態イメージングおよび解析プラットフォームの開発者である Scopio Labs は、最近、4,200 万ドルのシリーズ D 資金調達ラウンドの完了を発表しました。このラウンドはFortissimo Capitalが主導し、OurCrowd、Aurum Ventures MKI、OTV、LR Groupなどの他の投資家も参加した。

AIチップ企業Fractileがシード資金で1,500万米ドルを獲得

2022 年に人工知能の博士号を取得した 28 歳のウォルター・グッドウィンによって設立された Fractile は、既存のハードウェアよりも 100 倍高速かつ 10 倍安価で最先端の AI モデルを実行できる最初の新しい AI チップの開発に取り組んでいます。

Kindred Capital、NATO Innovation Fund、Oxford Science Enterprises が投資を主導し、Hermann Hauser (Acorn、Amadeus Capital の共同創設者)、Stan Boland (元 Icera、NVIDIA、Element 14、Five) などの Cocoa と Inovia Capital の投資家が参加しました。 AI)、Amar Shah (Wayve 共同創設者)。これまでに、Fractile は合計 1,750 万ドルの資金を調達しました。

AI主導のデータプラットフォームDAO Baseが600万米ドルの資金調達を完了

DAO Base は、DAO 向けに特別に設計された AI 主導のデータおよびインフラストラクチャ プラットフォームであり、DAO と有権者が高度なアルゴリズムを通じてブロックチェーンおよび非ブロックチェーン データ レピュテーション レイヤーを構築するのに役立ち、ユーザーが DAO ガバナンスをインテリジェントに監視し、情報に基づいた意思決定を行い、将来を探索できるようになります。仕事の。

DAOBaseは、この資金調達ラウンドでSevenX Ventures、AntAlpha Ventures (Bitmain)、y2z Ventures、Tanuki Studio、Slingshot Labs、LD Capital、Mix Marvel DAO Venture、TI Capital、Bitrise Capitalからの支援を受けて600万ドルの資金調達に成功したと発表した。 、などの投資家のほか、The Sandbox の共同創設者である Sébastien Borget や DeXe Protocol の共同創設者である Dmytro Kotliarov などの個人エンジェル投資家も参加しています。

AIを活用したスト​​ーリー作成プラットフォームルミストーリーシードファイナンスで400万米ドルを受け取りました

元 NFL クォーターバックのコリン キャパニックによって設立された Lumi は、クリエイターがストーリーを開発、公開、配信できるように設計された AI 主導のストーリーテリング プラットフォームです。このプラットフォームは、ストーリーのキャラクターの作成、物語の計画、およびスクリプトの生成のためのツールを提供します。 Lumi の AI 支援のビジュアルおよびテキスト要素は、グラフィック ノベルやその他のコンテンツの作成に役立ちます。クリエイターが創作に集中できるよう、出版・販売サービスや物流加工も提供するプラットフォームです。この資金調達ラウンドはセブン・セブン・シックスが主導した。

Gen AI スタートアップ Rabbitt.AI が 210 万ドルの資金調達を受ける

IIT-D の卒業生によって設立された Rabbitt.AI は、最近 TC Group of Companies から 210 万ドルの資金を受け取りました。同社は、カスタマイズされた LLM 開発ツール、RAG 微調整、データセンター AI などの高度な AI アプリケーションの作成および展開サービスを提供しています。このプラットフォームは、MLOps セット、音声ロボット AI エージェントなどを備えており、AI 導入においてプライベートファースト戦略を優先します。

Rabbitt.AI の創設者兼最高責任者である Harneet SN 氏は次のように述べています。「Rabbitt.AI では、1 つの大規模なモデルよりも、より小規模なカスタムおよび業界固有の微調整モデルの方が進歩しています。私たちはこれらのモデルの支持者であり、会社を支援しています。オープンソース AI モデルを使用しています」 (ウェブマスター ホーム)。

(WeChat の追加へようこそAIyanxishe2さんさんAIGC と資金調達について詳しく学び、同じ考えを持つ友人と新しい AI 製品についてチャットしましょう)

今日の大工場の噂

メタ トレーニング Llama 3 で頻繁な障害が発生: 3 時間ごとに 16,384 個の H100 GPU トレーニング クラスターが「ストライク」

Meta が発表した調査レポートによると、4,050 億パラメータ モデル Llama 3 のトレーニングに使用された 16,384 個の NVIDIA H100 グラフィックス カード クラスタでは、54 日間で 419 回の予期せぬ障害が発生し、平均して 3 時間に 1 回の割合で発生しました。そのうちの半分以上の障害は、グラフィックス カードまたはその高帯域幅メモリ (HBM3) が原因で発生します。 GPU の問題は障害の主な原因であり、計画外の停止の 58.7% を占めています。 (ITホーム)

百川智能は登録資本金5,000万元で情報サービス会社を設立

最近、北京百川智能情報サービス有限公司が設立され、法定代表者は鄧江で、その事業範囲にはソフトウェア開発、コンピュータシステムサービス、人工知能アプリケーションソフトウェア開発、人工知能マスが含まれます。起業サービスプラットフォーム、ITコンサルティングサービス等株主情報によると、同社は王暁川氏が経営する北京百川智能科技有限公司が完全所有している。

誰でも削除された GitHub コードに永久にアクセスできる、GitHub: バグではない

Truffle Security の研究者は、GitHub 上のコード リポジトリが削除されても、コードのデータとそのフォークされたコピーには引き続きアクセスできることを発見しました。 GitHub の親会社である Microsoft は、これはバグではなく意図的な「機能」であると回答し、その設計は公式ドキュメントの記述と一致しており、その効果は完全に期待どおりであると述べています。 Truffle Security の CEO、Dylan Ayrey 氏は、GitHub がフォーク間でフォーク プールを共有しないことを検討し、ユーザーがコミットを完全に削除できる新しい機能を構築することを提案しました。

Waveform Intelligence が、新世代のパーソナライズされた適応型プライベート言語モデル「Weaver 2.0」をリリース

Waveform Intelligence は、新世代のマルチモーダル無制限長時間コンテンツ生成パーソナライズ適応型プライベート言語モデル「Weaver 2.0」と、アップグレードされた多言語およびマルチモーダル AI コンテンツ作成ツール「Wawa Writing 2.0」および「Siuuu.AI」をリリースしました。 AIラーニング』シリーズなど。現在、新世代の「Weaver 2.0」モデルとLPAテクノロジーは、Waveform Intelligenceの複数の製品とアプリケーションに導入されています。

Waveform Intelligence の創設者兼 CEO である Jiang Yuchen は、浙江大学の Zhu Kezhen College を卒業し、学士号を取得しました。彼は、国際的に著名な学者、Ryan Cotterell の指導の下、ETH チューリッヒで学びました。 Microsoft Research Asia における大規模な言語モデルの推論。今年1月、Waveform Intelligenceは、Lanchi Venture Capital主導で、West Lake Venture Capital、Ant Financial会長のJing Xiandong、著名なエンジェルであるFei Gesheng氏、そして古くからの株主であるOu氏と協力して、数千万元のPre-Aラウンドを完了した。ファングエンジェルスもそれに続いた。 (36クリプトン)

38,500元、すべてオープンソース！Zhongqing Robot初のプロ仕様ヒューマノイドのEDUバージョンが発売

Zhongqing Robot Companyは、科学研究および教育市場をターゲットとしたプロ仕様の人型ロボットのSA01 EDUバージョンを発売し、価格は38,500元で完成したマシンまたはキットとして入手可能です。このロボットは拡張性が高く、オプションでロボット アームやその他の人型パーツを装備することができます。 SA01は強化学習アルゴリズムと高効率パワーモジュールソリューションを採用し、優れた電力性能と高品質アルミニウム合金フレームを採用し、長寿命と高いコストパフォーマンスを実現します。中慶はエンジェルラウンドの資金調達を完了し、新たな資金調達ラウンドの準備を進めている。さらに、近い将来、それぞれ産業および商業サービスシナリオをターゲットとした 2 つのフルサイズの人型ロボット製品が発売される予定です。

Kaiying Network が AI 大型モデルの新たなブレークスルーをリリースし、完全自動ゲーム生成を現実化

Kaiying Network は、ゲーム制作における AI テクノロジーのブレークスルー、つまり大規模なモデルの適用を通じてゲームを完全に自動生成し、ゲーム制作方法の変化を実現する方法を発表しました。今回リリースされた高度なマルチタスク実行により、AI生成はテキスト、オーディオ、ビデオコンテンツに限定されず、多次元でゲームの開発ニーズに応えることができる複合ツールとなります。この開発ロジックに基づいて、Kaiying の大きなモデルは、開発者に質問と回答のアプリケーションを提供し、ユーザーが人々と「チャット」する形で AI に対する要求を提示できるように導きます。AI は自動的に絵を描き、文書を書き、アートを作成し、作成を開始します。必要に応じて音楽などを追加すると、完全なゲームが自動的に統合され、ゲームを作成する敷居がほぼゼロになります。

今日製品ニュース

プロダクトハントホット リスト、AI プロダクト アーキテクト Archie

Archie は AI 主導の製品アーキテクトで、従来の 1 か月のワークロードを数分で圧縮し、コストを大幅に削減できます。 Archie は、製品ライフサイクルのさまざまな段階に特化した複数の大規模な言語モデルを活用しています。ユーザーは迅速なエンジニアリングではなく創造的な作業に集中できるため、効率的な AI API 呼び出しを通じて、より迅速かつスマートな設計および計画プロセスが可能になります。 Archie は、ユーザーがより包括的に考え、潜在的な問題を事前に発見し、コンプライアンス、セキュリティ、その他の考慮事項などの改善提案を提供できるように支援します。 Archie のワークフローには、創造性、要件、ビジュアル アーキテクチャ、技術アーキテクチャ、計画などの段階が含まれており、各段階では AI のインテリジェントな処理によって時間とコストを節約できます。ユーザーはアーチーとのチャット機能を通じて、質問したりリクエストしたり、プロジェクトを楽しむこともできます。

https://archie.8base.com/?ref=ph_home&utm_campaign=Archie&utm_medium=webdisplay&utm_source=producthunt

GitHub トレンドのホット リスト、オープン ソース プロジェクト ollam

ollama は、Llama 3.1、Mistral、Gemma 2 などの大規模な言語モデルをユーザーが簡単に開始して実行できるように設計されたオープン ソース プロジェクトです。このプロジェクトは、macOS、Windows、Linux を含む複数のオペレーティング システムをサポートし、Docker イメージ ollam を提供します。ユーザーは、簡単なコマンドライン操作を通じてモデルをダウンロード、作成、実行、管理できます。このプロジェクトでは、ollama-python や ollama-js などの一連のライブラリに加え、開発者がモデルを統合およびカスタマイズするのに役立つ詳細なドキュメントとサンプルも提供します。さらに、ollama は、GGUF、PyTorch、または Safetensors 形式からのモデルのインポートをサポートしており、ユーザーが Modelfile を作成してモデルのパラメーターとプロンプトをカスタマイズできるようにします。このプロジェクトのインストールと使用手順は明確であり、あらゆるスキル レベルのユーザーに適しています。

https://github.com/ollama/ollama

開発者の推奨事項

1.Alchemist: 実画像内のオブジェクトのプロパティを変更する

MIT CSAILとGoogle Researchのチームが発表した「Alchemist」と呼ばれる技術は、画像の信頼性を損なうことなく、実画像内の物体の材質特性を柔軟に編集できる。このテクノロジーにより、粗さ、透明度、金属性、アルベドなどのオブジェクトのマテリアル特性を線形に調整できます。

https://prafullsharma.net/alchemist/

2.Differ: テキストの説明に基づいてオブジェクトを挿入します。

アモイ大学、OpenGVLab、香港大学などが、ユーザーがバウンディングボックスや手描きマスクを指定することなく、テキスト記述によって自然なオブジェクトの追加を実現できるDifffreeを提案した。 OABench データセットでトレーニングすることにより、Difffree はさまざまなオブジェクト追加タスクを処理でき、同じ画像内にオブジェクトを複数回挿入できます。 Difffree の重要な機能は、新しいオブジェクトの位置を予測し、テキスト ガイダンスを介してオブジェクトを追加できることです。

プロジェクト https://opengvlab.github.io/Difffree/

试玩https://huggingface.co/spaces/LiruiZhao/Difffree

特別な注意

Perplexity の共同創設者兼プロダクト リードの Johnny Ho 氏が AI で会社を構築する方法を明かす

Perplexity は設立 2 年未満の AI 企業で、従業員数は 50 人未満、ユーザー数は数千万人、年間収益は 2,000 万ドルを超えています。最近、Perplexity は 10 億米ドルを超える評価額で 6,300 万米ドルの資金調達を完了し、Nvidia、ジェフ・ベゾスなどの著名な投資家の注目を集めました。

Perplexity の製品開発へのアプローチには、製品管理のための AI の使用、粘菌のような組織構造、小規模なチーム、少数のマネージャー、およびプロダクト マネージャーの将来の価値の予測が含まれます。まず従業員に AI を通じて問題を解決するよう奨励します。 Perplexity のチームは通常 2 ～ 3 人だけで、ポッドキャストなどの一部のプロジェクトは 1 人で完了することもあります。企業はマネジメント能力を重視する人材よりも、自主性を持った人材を採用する傾向があります。

Perplexity は AI ツールを使用して製品を構築しており、コーディングへの応用は限られていますが、製品管理と意思決定には非常に効果的です。同社には常勤のプロダクト マネージャーが 2 人しかおらず、プロジェクトは通常 1 ～ 2 人、多くても 4 人で完了します。プロダクト マネージャーの主な仕事は、データとユーザー調査に基づいてユースケースを判断して優先順位を付け、意思決定を行うことです。

Perplexity のチーム構造は、再利用可能なガイドラインとプロセスを共有することでプロジェクトを並列化し、調整コストを最小限に抑えるように設計されています。企業は、完全な合意やコンセンサスへの依存を減らすために、AI を「ラバーダック デバッグ」に使用しています。 Perplexity は四半期ごとの計画を策定し、AI 分野の急速な変化に適応するために柔軟な製品ロードマップを維持しています。同社の意思決定プロセスは比較的分散化されており、プロジェクトは 1 人の責任者によって推進され、実行ステップは可能な限り並列化されています。 Perplexity の製品開発の成功は、フィードバックを直感的な製品に抽出し、チーム メンバーが意思決定をコントロールして迅速に反復できるようにすることにかかっています。

https://www.lennysnewsletter.com/p/how-perplexity-builds-product

明日の最新ニュースをお楽しみに！

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ZhipuはHuaceから1億元の戦略的投資を受け、映画とテレビのAI研究プラットフォームを構築した。NIOは中国初のインテリジェント運転世界モデルを発表した。

Baichuan Intelligent はシリーズ A 資金調達で 50 億元を完了し、北京、上海、深センの国有資産が参入、OpenAI が Google に挑戦し、AI 検索 SearchGPT丨AI Intelligence Bureau をリリース

AI 法律会社 Clio が 9 億米ドルの資金調達を獲得、Alibaba Cloud と Tencent Cloud が Llama3.1 トレーニング推論サービスを開始、Keling International Edition が開始されました。