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亚马逊停止Blue Jay机器人项目

亚马逊在其仓库中拥有数十万台机器人,但其所有机器人的研发项目并非皆为成功。据Business Insider报道,并经TechCrunch确认,亚马逊已暂停了其不到六个月的Blue Jay仓储机器人项目。
Blue Jay是一款多臂机器人,设计用于分拣和移动包裹。这款机器人于10月份首次亮相,将在同日配送设施中投入使用。当时,公司正在南卡罗来纳州的一个设施进行测试,并声称仅用一年时间就开发出了Blue Jay,这比其其他仓储机器人的研发速度快得多,公司称这是由于人工智能技术的进步。
亚马逊发言人在电子邮件中告诉TechCrunch:“我们一直在探索新的方法以提高客户体验、使工作更安全、更高效并更具参与性。”“在这个案例中,我们实际上正在加速使用Blue Jay开发的底层技术,并且几乎所有技术都将被继续用于支持我们的网络员工。
亚马逊还于去年发布了Vulcan机器人,这种两臂机器人主要用于仓库存储区域。Vulcan的一只手臂设计用来重新排列和移动物品,另一只装备有摄像头和吸盘的手臂则能够抓取货物。据报道,Vulcan可以感知其所触碰的物体,并通过实际操作数据进行训练。
亚马逊自2012年就一直发展其内部机器人项目。当年,它收购了Kiva Systems,后者仓储自动化技术构成了亚马逊履行运营的基础。去年7月,亚马逊仓库中的机器人数量超过了100万台。
🔗 来源:Amazon halts Blue Jay robotics project after less than six months (AI 严选)
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印度AI实验室Sarvam推出新一代大型语言模型,押注开源AI市场

印度人工智能实验室Sarvam于周二推出了新一代大型语言模型,表明它认为更小巧、高效的开源AI模型能够在市场上与美国和中国的竞争对手分一杯羹。此次发布是在新德里举办的人工智能影响峰会上宣布的,这符合印度政府减少对外国AI平台依赖并根据当地语言和应用场景定制模型的努力。
Sarvam表示,新的产品线包括30亿参数和105亿参数的模型、文本转语音模型、语音转文本模型以及解析文档的视觉模型。这一系列新模型相比公司此前于2024年10月发布的2亿参数Sarvam 1模型有了显著的进步。
30亿和105亿参数的模型采用了专家混合架构,能够同时激活其小部分总参数,在大幅降低计算成本的同时提升了性能。其中30B模型支持32,000个标记上下文窗口,适用于实时对话使用;而更大规模的模型则提供128,000个标记上下文窗口,更适合处理复杂、多步骤推理任务。
Sarvam表示,这些新AI模型是从零开始训练的,并没有基于现有的开源系统进行微调。30B模型被预训练了约16万亿个文本标记,而105B模型则是在涉及多种印度语言的数据上进行了大规模训练。
该初创公司称,新模型适用于实时应用,包括印度语言的语音助手和聊天系统等。Sarvam表示,这些模型是通过印度政府支持的人工智能使命提供的计算资源进行训练,并得到了数据中心运营商Yotta和Nvidia的技术支持。
Sarvam计划以谨慎的态度扩大模型规模,专注于实际应用而非单纯追求大规模。“我们希望在如何扩展方面保持谨慎。”Sarvam联合创始人Pratyush Kumar在发布会上表示,“我们不想盲目地进行扩展。我们需要理解哪些任务在大规模下真正重要,并为此进行构建。”
Sarvam计划开源30B和105B模型,但未明确说明是否会公开训练数据或完整训练代码。
此外,Sarvam还规划了专门的AI系统建设,包括编程导向型模型和企业工具产品“Sarvam for Work”,以及对话式AI代理平台“Samvaad”。
Sarvam成立于2023年,在融资方面已获得超过5000万美元的资金,并获得了Lightspeed Venture Partners、Khosla Ventures和Peak XV Partners(原Sequoia Capital India)的投资。
🔗 来源:Indian AI lab Sarvam’s new models are a major bet on the viability of open-source AI (AI 严选)
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印度Sarvam公司计划将其AI模型应用于功能手机、汽车和智能眼镜

印度人工智能公司Sarvam计划通过在诺基亚的功能手机、汽车以及自家的智能眼镜上部署其新发布的AI模型,将这些技术带给更多的用户。该公司得到了Lightspeed、PeakXV和Khosla Ventures等知名风投的支持,并在新德里举行的印度人工智能影响峰会上宣布了这一计划。
Sarvam表示,公司正在使用边缘模型,这些模型占用空间仅为兆字节级别,可以在大多数手机的现有处理器上运行,并且可以离线工作。该公司正与HMD合作,在诺基亚和HMD手机上提供对话式AI助手功能。演示视频中展示了用户在功能手机上点击专用AI按钮,以当地语言与AI助手进行交流,获取政府计划或地方市场的指导信息。
不过尚不清楚峰会上展示的所有AI功能是否都能离线运行。“通过边缘AI,我们希望将智能带给每部手机、笔记本电脑、汽车以及新一代设备。”Sarvam的边缘AI负责人Tushar Goswamy在一次演讲中说。他还提到公司与高通合作调校其模型以适应后者的芯片组。Sarvam没有透露这些模型将在哪些设备上部署。
“我们与高通技术公司的合作可以加速我们将自主人工智能从研究带向应用的过程,”联合创始人兼首席执行官Vivek Raghwan在一份声明中说。“这将使Sarvam能够设计出能够在边缘运行的应用程序和模型,并且具备保护数据和大规模采用的条件。”
Sarvam还表示正与德国工程巨头博世合作,为汽车带来AI助手功能。此外,公司展示了名为Sarvam Kaze的智能眼镜对称件,该款眼镜在印度设计制造并于5月上市。
此前,Sarvam主要运用于企业市场,为其提供语音驱动的模型以支持客户服务等场景。随着新模型和合作项目的推出,公司开始转向面向消费者的应用场景。
🔗 来源:India’s Sarvam wants to bring its AI models to feature phones, cars and smart glasses (AI 严选)
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World Labs 获 Autodesk 投资 2 亿美元,携手探索 3D 工作流

Fei-Fei Li 的 World Labs 最近获得了建筑设计软件巨头 Autodesk 公司的 2 亿美元投资。此次合作将让两家公司在研究和模型层面展开紧密协作,共同探讨如何利用 World Labs 的 AI 系统——用于生成并推理沉浸式 3D 环境的技术——与 Autodesk 的工具进行互补应用,尤其是在娱乐领域。
据 Autodesk 称,这笔投资是 World Labs 更大规模融资的一部分。尽管拒绝透露更多细节,但这家在 2024 年从隐身模式中浮现的初创公司目前正寻求以 50 亿美元估值筹集资金。
对于 World Labs 来说,Autodesk 的这一投资标志着其产品具有商业吸引力。其首款世界模型产品 Marble 最早在去年十一月发布,允许用户创建可编辑并下载的 3D 环境。[原文链接]
Autodesk 是最大的 3D CAD(计算机辅助设计)软件开发者之一,其平台贯穿建筑、工程、施工、制造和娱乐工作流程。因此对先进空间 AI 的投资自然扩展了其核心业务。
正如 Li 在声明中所说:"Autodesk 长期以来帮助人们进行空间思考并解决实际问题,我们共同的使命是构建物理 AI,增强人类创造力,并将更强大的工具交到设计师、建造者和创作者手中。"
作为合作的一部分,Autodesk 将担任 World Labs 的顾问,两家公司计划在研究和模型层面展开紧密协作。Autodesk 首席科学家 Daron Green 告诉 TechCrunch,这笔交易目前还处于早期阶段,具体形式尚未确定。
“你可以期待我们在不同的场景中使用他们的模型或他们使用我们的模型。”Green 说。
他进一步解释道:“例如,客户可能会在一个基于 World Labs 的世界模型(比如办公室布局)中进行初步设计,然后细化某些设计方面(如桌椅的设计),这时 Autodesk 的技术就能发挥作用了。”
“同样地,你可能想在我们的平台上设计一个物体,并将其置于通过 World Labs 提供的提示创建的环境中。”Green 说。
Green 强调,数据共享并不包含在这项协议中。他表示两家公司计划从媒体和娱乐应用案例开始合作。
大多数构建世界模型的企业——包括 Google DeepMind 和 Runway 在内——都将游戏和互动娱乐视为市场切入点。Autodesk 已经与主要的影视制作公司建立了合作关系,并一直在训练用于角色动画的模型。
“这些与世界模型密切相关,它们描述了一个动物在一个有物理限制(如时间、穿越的地形)的世界中如何反应。”Green 说,“因此在模型中存在一种物理理解,这也是为什么它可能会与 World Labs 的技术结合在一起。你不仅是在为这只狗制作动画,还可以为其提供一个可以互动的环境。”
这笔合作将支持 Autodesk 更广泛的 AI 功能集成策略,旨在将其软件组合中的更多功能智能化。Autodesk 正在开发“神经 CAD”,这是一种新类型的生成式 AI 模型,通过几何数据训练,并能够推理组件和整个系统。
简单来说,它不仅能生成 3D 模型,还能理解这些设计如何在现实世界中运作。据 Green 称,这些神经 CAD 模型已经集成到了 Autodesk 的产品设计和建筑设计产品中,作为迈向更高级空间智能的一步。
但 World Labs 的模型可能有助于将这一能力扩展到单个设计文件之外,实现对物理世界的更全面数字表示。[原文链接]
Green 认为,不同的 AI 系统——包括大型语言模型、世界模型和神经 CAD——未来将被组合起来以提升 Autodesk 客户的设计。Li 在声明中说:"如果要让 AI 真正有用,它必须理解世界,而不仅仅是文字。
世界由几何、物理和动力学所支配,协调语义、空间和物理是 AI 的下一个巨大前沿领域。"
🔗 来源:World Labs lands $200M from Autodesk to bring world models into 3D workflows (AI 严选)
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OpenAI在印度高等教育系统扩大足迹,助力提升人工智能技能

作为南亚国家寻求扩大人工智能技能并建立国内能力的一部分,OpenAI正通过与顶尖学术机构合作,在印度扩张其影响力,并进入该国的高等教育体系。这一举措正值印度试图在世界上最大的人才市场之一中构建本土能力。
周三,OpenAI宣布将与印度六所公立和私立高等学府合作,包括顶级的工程、管理、医学院以及设计专业学院,目标是在未来一年内接触超过10万名学生、教职员工和工作人员。这项计划的重点不在于消费端应用,而是将人工智能整合进核心学术功能中,表明OpenAI对如何在世界上最大的高等教育体系之一中教授、管理和规范化人工智能感兴趣。
OpenAI已经为其ChatGPT聊天机器人建立了庞大的消费者受众基础,在印度有超过1亿月活跃用户(据CEO萨姆·阿尔特曼称),印度也成为了仅次于美国的公司第二大用户群。此次宣布也与领先的人工智能公司在印度加深存在感的更广泛举措相吻合,本周印度新德里正在举办人工智能影响峰会。
首批合作伙伴包括印度一些最具影响力的学术机构,如印度技术学院(印度理工)、艾哈迈达巴德工商管理学院、新德里国立医学科学院等,还包括私立大学和专门的设计学校。ChatGPT的制造商表示,这些合作将涵盖从工程到管理、健康保健再到创意领域的各种学科。
此前,印度已经成为了教育领域人工智能应用的关键测试场。上月,谷歌宣布印度是使用其Gemini学习工具的全球最高用户国家。微软本周也表示,将扩大其在印度的Elevate技能培训项目,培训学校、职业培训机构和高等教育机构中的教师,并与政府机构合作,以更大规模地建立人工智能技能。OpenAI表示,合作涉及校园范围内的ChatGPT Edu工具访问权限、教职员工培训以及负责任使用框架。
焦点在于将人工智能嵌入到核心学术工作流程中,如编程、研究、数据分析和案例分析等,而不仅仅是提供独立的工具访问。
其中两家合作伙伴机构——艾哈迈达巴德工商管理学院和马纳帕尔高等教育学院——还将推出OpenAI支持下的认证课程。此外,OpenAI表示将与印度教育科技平台(如PhysicsWallah、upGrad和HCL GUVI)合作,扩大人工智能培训范围。
Raghav Gupta担任OpenAI印度教育负责人,他表示教育机构是弥合快速发展的AI工具和人们实际使用之间的差距的关键路线。去年,OpenAI聘请前Coursera亚太区总经理Gupta作为其印度及亚太地区教育主管,并推出了学习加速器项目,旨在扩大人工智能技能。
这些动作突显了越来越多的人工智能公司开始着眼于塑造技能、规范和长期采用的机构,而不仅仅是消费工具和服务的企业客户。对于像印度这样的国家来说,争夺的不仅是对AI的访问权,还有谁来帮助定义如何在大规模范围内进行教授、治理与嵌入。
关键词:人工智能教育、OpenAI、高等教育
🔗 来源:OpenAI pushes into higher education as India seeks to scale AI skills (AI 严选)
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微软确认Office漏洞使客户机密邮件暴露给Copilot AI

微软已证实,一个漏洞在数周内使Copilot AI未经授权地总结了客户的机密电子邮件。据泄密网站Bleeping Computer报道,该漏洞自1月份以来就存在,即使客户已有数据丢失预防政策以防止其敏感信息被注入微软的大语言模型中。
Copilot Chat是付费Microsoft 365客户可以在其Office软件产品(包括Word、Excel和PowerPoint)中使用的一种基于AI的聊天功能。微软表示,此漏洞可通过管理员追踪编号CW1226324进行跟踪,并说明“带有机密标签的应用草稿和发送电子邮件信息被不正确地处理了”。技术巨头称,它已于二月初开始分发修复此漏洞的补丁。
微软发言人未回应关于有多少客户受影响的问题。本周早些时候,欧洲议会IT部门通知立法者称,由于担心AI工具可能会上传可能包含机密信件至云端,因此已阻止内置AI功能在其工作设备上的使用。
🔗 来源:Microsoft says Office bug exposed customers’ confidential emails to Copilot AI (AI 严选)
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Kana推出灵活AI代理,以1500万美元融资进军营销行业

市场营销是几乎所有行业中不可或缺的一部分,因此我们看到了各种各样的AI驱动的营销工具不断涌现。从Facebook、Instagram到TikTok,再到微软和谷歌这样的大型企业以及Jasper和Copy.ai这类内容生成初创公司,都在提供声称能简化营销人员工作的各种AI工具。
然而,我看到一家新的营销AI创业公司进入市场却感到困惑:刚刚从隐身模式中撤出的旧金山创业公司Kana推出了一个包含数据分析、受众定向、活动管理、客户参与、媒体规划以及优化AI聊天机器人的解决方案套件。本轮融资由Mayfield领投,融资金额为1500万美元。
Kana的独特之处在于其联合创始人Tom Chavez(CEO)和Vivek Vaidya(CTO),他们已经在这个领域工作了25年以上。Kana实际上是他们的第四次创业,之前他们创办了Rapt(已被微软收购)、Krux(被Salesforce收购)以及超集创业孵化器。
Chavez表示,当前是构建此类解决方案的理想时机。“我们看到了一个迫切需要符合这个时代需求的解决方案的市场…”他告诉TechCrunch,“我们在这一领域有着深厚的理解,并且可能过度投入了;我们真正理解我们的客户所面临的困境。”
Kana提供的解决方案包括“松耦合”的AI代理,这些代理可以实时调整、集成到遗留营销软件中并同时在不同的操作上工作。例如,一个营销人员可以通过上传媒体简报来分析Kana的代理以确定活动目标、找到要瞄准的受众,并从库存和市场研究数据中进一步完善计划。
平台内置了自动生成活动跟踪、优化和报告功能。除了代理之外,Kana还提供合成数据生成服务,用于增强第三方数据源,如市场调研和受众定向等活动。Chavez认为这可以帮助公司降低成本、填补数据缺口,并让营销人员更快地在不同平台上运行测试并缩小策略范围。
Kana表示,这一切都在保持人类参与的情况下完成的,使营销人员可以批准AI代理的行为、提供反馈并在需求变化时定制这些行为。Chavez和Vaidya强调了平台灵活性的重要性,指出能够实时部署、调整和构建新代理将让营销人员比传统系统更快地看到结果。
随着业务的发展,Kana计划利用这笔新的资金扩大工程、产品和市场推广团队的招聘规模。Mayfield管理合伙人Navin Chaddha也将加入公司的董事会。
🔗 来源:Kana emerges from stealth with $15M to build flexible AI agents for marketers (AI 严选)
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标题:记忆游戏:AI模型运行中的内存挑战

当我们讨论AI基础设施的成本时,焦点通常在Nvidia和GPU上——但内存正在成为越来越重要的部分。随着大型云计算公司准备建设价值数十亿美元的新数据中心,DRAM芯片的价格在过去一年中已经飙升了大约7倍。
与此同时,如何协调所有内存以确保数据在正确的时间、正确的代理节点之间流动,已经成为一门日益增长的学科。能够掌握这一技术的公司将能够在较少令牌的情况下完成相同的查询,这对于避免破产或保持业务至关重要。
半导体分析师Doug O’Laughlin在其Substack上对内存芯片的重要性进行了有趣的探讨,与Weka的首席AI官Val Bercovici进行了对话。他们都是半导体领域的专家,因此讨论重心更多在于芯片本身而非更广泛的架构;这些对于AI软件的影响也非常重要。
我特别被Bercovici关于Anthropic提示缓存文档复杂性增长的部分所吸引:如果我们转向Anthropic的提示缓存定价页面。几个月前,这个页面非常简单,特别是在Claude Code即将推出时——“使用缓存,它更便宜”。现在,它变成了一个详尽的建议指南,告诉你预购多少次缓存写入。
你有5分钟时段的选项,这在行业中很常见,或者1小时的时段——但没有超过1小时的。这是一个非常重要的信号。当然,你还有关于缓存读取价格的各种套利机会,基于您已预购的缓存写入次数。
问题是Claude会在缓存内存中保留您的提示多长时间:您可以支付5分钟窗口的价格,或者为一个小时的窗口支付更多费用。从缓存中调用的数据成本更低,因此如果管理得当,可以节省很多开支。
不过也有一个陷阱:每增加一个新的数据点到查询中可能会使其他内容被淘汰出缓存窗口。这是复杂的东西,但结论是简单的:在AI模型中管理内存将是未来的重要组成部分。做得好的公司将占据优势地位,并且在这个新领域还有许多进步空间。
早在今年10月,我就报道过一家名为Tensormesh的初创公司,它正在研究堆栈中的一层称为缓存优化的部分。在堆栈的其他部分也存在机会。例如,在较低层次,数据中心如何使用不同的内存类型就是一个问题。(访谈中还包括了一段关于何时使用DRAM芯片而不是HBM的深入讨论,尽管这涉及到硬件层面的内容。)
而在较高层次,终端用户正在想出如何结构化他们的模型集群以利用共享缓存的方法。随着公司提高内存协调技术,它们将能够使用更少的令牌并使推理变得更便宜。同时,模型在处理每个令牌方面变得更加高效,进一步降低了成本。
随着服务器成本下降,许多目前看来不可行的应用可能会开始变得有利可图。
🔗 来源:Running AI models is turning into a memory game (AI 严选)
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苹果加紧开发三款AI穿戴设备

上周,The Information 报道称,苹果正在研发一款人工智能(AI)可穿戴设备——一个类似AirTag的吊坠,配有摄像头,可以固定在用户的衬衫上。现在,《商业内幕》(Bloomberg)报道说,开发这种装置及其另外两款配备人工智能技术的产品正在进行加速,因为苹果希望在其他科技巨头竞相推出相似产品时保持竞争力。
除了这款AI吊坠外,该公司还在加快其即将推出的、代号为N50的AI智能眼镜的研发。据称,这些新产品将能够连接到iPhone,并且会集成了苹果公司的虚拟助手Siri作为用户体验的关键组成部分。
《商业内幕》还报道称,苹果正在研发配备新AI功能的AirPods。所有这些产品都将设计成可以与iPhone相连,并且还将包括Siri作为用户界面的重要元素。不过,《商业内幕》指出,智能眼镜被描述为“比AirPods和AI吊坠更高端、功能更多”。
苹果显然面临着竞争压力,因为其他公司——包括Meta(在智能眼镜领域最成功的玩家之一)和Snap(计划今年晚些时候推出其“Specs”产品)——都在研发类似的产品。《商业内幕》报道说,这些新产品的发布时间可能比预期更早。该公司据说正在力争最早于12月开始生产,并希望在2027年之前对外发售。
🔗 来源:Apple is reportedly cooking up a trio of AI wearables (AI 严选)
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SpendRule融资200万美元,助力医院精准管理支出

去年,Chris Heckler结束了他为期五年的竞业禁止期,这是在出售了他上一家医疗健康初创公司之后。他对TechCrunch表示:“我正坐在看台上进行天使投资,但觉得自己还太年轻而无法退休,因此想再次投入其中。”与此同时,Joseph Akintolayo刚刚卖掉了他的金融科技公司。尽管他也面临着竞业禁止期的限制,但他已经在构思新的商业想法了。Akintolayo曾是Heckler的一个项目的一名顾问,他认识Heckler。
在这样的空档期里,他们决定一起行动——Heckler凭借其丰富的人脉关系和行业联系,而Akintolayo则以其对AI及供应链的了解。最终,他们在去年夏天推出了一家名为SpendRule的新公司,该公司提供的是基于人工智能的支出追踪平台。
在周二从隐身模式中脱颖而出时,SpendRule宣布获得了200万美元的融资,这笔资金由Abundant Venture Partners领投,MemorialCare Innovation Fund和Zeal Capital Partners也参与了投资。目前,如果一项物品带有条形码,医疗系统通常会使用三联匹配法,CTO Akintolayo解释说,这种做法将采购与发票关联起来。然而,很多情况下,医疗系统的采购和服务(如维修、清洁、翻译或洗涤服务)缺乏标签化或明确的收据。
由于这类采购往往难以管理和复杂管理,超支情况相当普遍。SpendRule是一种确保医院仅支付合同中约定金额的技术。该技术整合并运行在医院当前的企业资源规划系统之上,并在其合同管理系统和应付账款工作流程上操作,从合同、发票、内部数据库和供应商数据中提取信息,在付款前验证发票。它会标记出差异,并告诉团队何时付款和何时不付款。
通常情况下,医院每两年雇佣一次审计员来执行此功能或手动审查每一项发票。这一过程繁琐而注定会被人工智能自动化。Akintolayo表示,已有大名鼎鼎的医疗系统如Kettering Health、MemorialCare和MUSC Health正在使用该平台。
Heckler和Akintolayo去年夏天才创立了这家公司,在万圣节前就完成了第一轮融资,这主要归功于Heckler在行业中的联系。他说道:“我们能够轻松地完成最初的那轮融资,并用这笔资金扩大团队支持客户。”新筹集的资金将用于招聘并继续开发公司的AI基础设施。
Heckler表示SpendRule将其现有的发票审计员视为竞争对手,如SpendMend和GHX等。但Akintolayo再次强调了SpendRule与众不同的地方在于它专注于医院购买服务的领域,这些物品通常没有条形码。“我们的目标是建立一个更具弹性的医疗系统。”Akintolayo表示,“这是我们愿景的一部分——通过连接数据并帮助他们做出更好的决策来保护每个人的底线。”
🔗 来源:SpendRule raises $2M, emerges from stealth to help hospitals track spending (AI 严选)
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Amazon Fire TV的新界面在美国推出,强调内容简化导航

亚马逊正在为其Fire TV流媒体设备推出一种新的用户界面,旨在将更多注意力集中在内容上,并简化导航。这项更新最初只对美国的Fire TV所有者开放,代表了多年来首次的重大Fire TV重新设计。
此次更新是在流媒体内容爆炸式增长后推出的,这使得了解可以在哪个服务上观看什么变得更加困难,因此像Fire TV这样的流媒体平台需要更多地充当发现中心的角色,而不仅仅是一个启动流媒体应用的工具。亚马逊在1月份的拉斯维加斯消费电子展上首次预览了新设计,展示了一个旨在使Fire TV感觉不那么杂乱的新界面。
更新后的设计采用了圆角、变化的渐变色、一致的字体和增加的内容间距,并增加了为固定应用留出的空间。此前,使用Fire TV的用户只能将六个应用固定在主屏幕上。现在,通过缩小的应用图标,这次更新将这个限制扩大到20个插槽,可以容纳Netflix、Disney+、YouTube、Prime Video、Hulu、HBO Max等顶级流媒体服务。
屏幕顶部的导航栏简化为带有简单图标的类别,包括电影、电视节目、直播电视、体育和新闻。搜索按钮也易于在主选项卡左侧找到。在这些标签内,Fire TV会展示您正在观看的内容,并根据您订阅的服务显示其他建议,在“为你”一栏中组织成行。
这些标签还突出了可以免费流媒体的电影、热门电影和节目以及可能喜欢的付费内容。直播电视标签则集中了您可以通过购买或使用天线访问的各种直播内容,包括您的流媒体服务提供的内容及广播或有线电视内容。不常使用的功能则隐藏在一个左侧面板上的“汉堡包”菜单下,其中包括游戏、艺术与照片、应用商店、音乐视频和音频、一个名为“My Stuff”的通用观看记录列表、设置和其他选项。
亚马逊的人工智能助手Alexa+也嵌入了新界面中,允许用户就几乎任何话题提问,而不仅仅是电影和电视。可以使用自然语言进行查询,并且Fire TV所有者可以在聊天时进一步精炼问题或提出后续问题。人工智能还可以与屏幕上的内容互动。例如,您可以选择一个电影块并说:“告诉我更多关于那个的内容。”你甚至可以问一些复杂的问题,比如“为我找到具有相似风格的其他电影。”亚马逊最近宣布,Alexa+作为Prime订阅的一部分对客户免费提供。其他人可以选择单独付费获取访问权限。
新的用户界面首先在美国的Fire TV Stick 4K Plus、Fire TV Stick 4K Max(第二代)和Fire TV Omni Mini-LED系列上推出。今年春天,它将扩展到更多国家和地区以及最新的Fire TV 4K流媒体播放器和电视,包括Fire TV 2系列、Fire TV 4系列以及Fire TV Omni QLED系列,还包括来自合作伙伴如海信、Insignia、松下和TCL的电视。更新也适用于新推出的Amazon Ember Artline电视系列,这些电视在不使用时可以使您的电视屏幕看起来像一幅装裱的艺术品。
此次更新还涉及亚马逊Ember Artline电视,这种电视在不使用时可以让您的电视屏幕看起来像一幅装裱的艺术品。
🔗 来源:Amazon Fire TV’s new interface is now rolling out in the US (AI 严选)
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WordPress.com 引入内置AI助手,全面提升网站编辑与内容创作

WordPress.com,由Automattic开发的网站托管平台,在周二宣布新增一项内置的人工智能(AI)助手功能。这项新工具旨在帮助网站所有者通过自然语言命令轻松调整其站点的内容和布局。
借助新的AI助手,用户可以通过发出指令来调整网站的整体布局、样式或其他元素,例如:“让这一部分感觉更现代或宽敞”、“将我的站点颜色变得更明亮、更有冲击力”或者“给我提供更多的干净且专业的字体选项”,而无需严格遵循特定的提示。此外,该工具还可以帮助添加或调整布局,比如要求AI助手增加一个联系页面或在某个部分下方添加推荐证言。
但是,公司指出,这些调整仅适用于块主题,而不适用于经典主题。如果使用后者,则AI助手将不会出现在编辑器中。
除了网站内容的调整外,AI助手还可以帮助更新站点内容,例如修改个人简介以使其听起来更自信,或者将部分内容翻译成另一种语言等。此外,该系统还能充当编辑工具,提供标题建议、事实检查及语法和编辑建议等功能。这些功能目前可通过WordPress 6.9版本中的块笔记编辑器实现,在这里您可以与其他团队成员合作完成编辑工作。现在,您可以通过在请求前输入@ai来将AI助手拉入这个工作流程中。
对于视觉辅助方面,该AI助手利用了Google Gemini的Nano Banana AI模型,可以用来生成新图像或编辑现有图像。借助新的“生成图像”按钮位于媒体库中的功能,用户可以根据需要指定图像比例或者说明图像样式。
公司强调,WordPress AI助手是一个可选功能,用户可以选择启用该功能。要启用它,您需要登录后访问站点列表,在相应站点名称处点击并进入设置页面,在“AI工具”下切换启用此功能的开关。购买使用AI网站构建器创建的网站时,此助手将会自动激活。
🔗 来源:WordPress.com adds an AI Assistant that can edit, adjust styles, create images, and more (AI 严选)
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欧洲议会禁止议员使用内置AI工具,担忧网络安全与隐私风险

据路透社消息,欧洲议会已经禁止立法者在其工作设备上使用内置的人工智能工具,原因在于上传机密通信到云端可能会带来网络安全和隐私风险。
一封被Politico获取的电子邮件指出,该议会议事部门表示无法保证将数据上传至AI公司服务器时的安全性,并且尚未完全评估这些信息与AI公司共享的程度。因此,该电子邮件称:“出于安全考虑,建议禁用此类功能。”
例如,将数据上传至AI聊天机器人(如Anthropic的Claude、微软的Copilot以及OpenAI的ChatGPT)意味着美国当局有权要求运营这些聊天机器人的公司提供关于其用户的信息。与此同时,AI聊天机器人通常依赖于用户提供的信息或上传的内容来优化模型,这也增加了敏感信息可能被分享和查看的风险。
欧洲拥有世界上最严格的数据保护法规之一。然而,欧盟委员会(该27国集团的监管机构)去年提出了新的立法提案,旨在放松其数据保护规定,使其更容易让科技巨头在其AI模型上训练欧洲人的数据,这一提议遭到了批评者的反对,他们认为这在向美国科技巨头妥协。
禁止议员访问其设备上的AI产品正值欧盟成员国重新评估与美国科技巨擘的关系。这些公司仍然受美国法律的管辖,并且特朗普政府的政策变化莫测。最近几周,美国国土安全部已经发出数百份传票要求美国科技和社交媒体巨头提供批评特朗普政府政策的人士(包括美国人)的信息。尽管这些传票尚未由法官签发并且没有经过法院执行,谷歌、Meta以及Reddit等公司还是在某些情况下予以配合。
该措施出台之际,欧盟成员国也正在重新评估与美国科技巨头的关系。这些公司仍然受美国法律的管辖,并且特朗普政府的政策变化莫测。最近几周,美国国土安全部已经发出数百份传票要求美国科技和社交媒体巨头提供批评特朗普政府政策的人士(包括美国人)的信息。
🔗 来源:European Parliament blocks AI on lawmakers’ devices, citing security risks (AI 严选)
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SpaceX 前员工成立 Mesh 光学技术公司,获 5000 万美元 A 轮融资

Travis Brashears、Cameron Ramos 和 Serena Grown-Haeberli 在 SpaceX 开始合作时,开发了用于保持数千颗 Starlink 卫星常时联系的光通信链路。如今,这三位工程师共同创立了位于洛杉矶的 Mesh 光学技术公司,并宣布获得了由 Thrive Capital 领投的 5000 万美元 A 轮融资。
Mesh 的目标是大规模生产光接收器转换器,这是一种将光纤或激光信号转换为计算机使用的电信号的装置。CEO Brashears、总裁 Ramos 和产品 VP Grown-Haeberli 在设计新的 SpaceX 卫星时发现,需要评估光接收器市场并看到了其局限性。光接收器对于旨在训练和运行大型深度学习模型的数据中心尤为重要,因为它们允许多个 GPU 共同工作。
据 Brashears 介绍,“当人们炫耀拥有百万 GPU 集群时,你需要乘以四到五倍来计算集群中的收发器数量。”
Mes h 的目标是在一年内每天生产一千个单位,以开始在 2027 年和 2028 年进行大批量订单的认证。由于光接收器市场主要由中国企业主导,Mesh 认为建立其供应链远离该国是一个优势。虽然贸易限制尚未影响市场,但创始人们及其投资者认为自己走在了国家安全问题的前面。
“如果 AI 是几代人中最重要的一项技术(我们认为这是正确的),让关键的 AI 数据中心资本开支流经价值观不一致或竞争国家是存在问题的。”Thrive Partner Philip Clark 写道。
“在短期内,Mesh 旨在解决我们对更好的互连方式的需求,以便我们可以继续扩展 AI。”
Mes h 成功的一大挑战在于执行无人员操作、自动化的制造技术,这在美国工业中并不常见。由于如此多的专业知识都集中在中国,甚至欧洲的设备供应商也预期中国客户——一家德国公司的标准输入表询问了中国的公司注册编号。通过将设计和生产集中在一起,创始人希望实现更高效、成本更低的产品组件。
当前的设计移除了一个通常使用的但耗电的部件,Ramos 称之可以减少 GPU 集群电力消耗 3% 到 5%,这对于寻求尽可能提高其系统效率的超大规模企业来说是很有意义的。数据中心只是 Mesh 的起点;该公司看到了光波长通信作为下一代通信模式的潜力。“世界已经很长一段时间专注于射频。”Brashears 告诉 TechCrunch,“我们希望处于从射频向光电过渡的前沿,不仅仅是为了相互连接计算机,但我们是从这里开始的。”
在经历了所有炒作之后,一些人工智能专家认为 OpenClaw 并不令人兴奋。
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 加入了 OpenAI。
好莱坞对新 Seedance 2.0 视频生成器并不满意。
计算机科学的人才流失(以及学生们去了哪里)
斯坦福的一名研究生创建了一个算法帮助他的同学找到爱情;如今 Date Drop 成为他新公司的基础。
Spotify 表示,其最好的开发人员自十二月起就没有写过一行代码,归因于 AI。
随着创始人离职和 IPO 即将到来,埃隆·马斯克从说空话转向了太空。
🔗 来源:SpaceX vets raise $50M Series A for data center links (AI 严选)
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Mistral AI 资深云战略:收购 Koyeb 加速云基础设施布局

Mistral AI,这家估值达138亿美元的法国公司,在其首个并购案中收购了Koyeb。Koyeb是一家总部位于巴黎的初创企业,专注于简化大规模AI应用部署及管理基础架构。
作为OpenAI的主要竞争对手,Mistral AI一直以来主要以其大型语言模型(LLMs)著称。此次交易表明公司正积极寻求成为全栈技术提供商的战略定位。此前在2025年6月,Mistral AI宣布推出Mistral Compute,这是一个提供人工智能云基础设施的产品。现在则希望Koyeb能够加速这一进程。
Koyeb于2020年由前法国云计算服务提供商Scaleway的三名员工创立,旨在帮助开发人员在无需担心服务器基础架构的情况下处理数据——这就是所谓的无服务器技术。随着AI需求日益增长,这种理念也得到了越来越多的关注,Koyeb最近还推出了沙盒环境,为部署AI代理提供隔离式测试空间。
在收购之前,Koyeb的平台已帮助用户从Mistral及其它供应商模型进行部署。据Mistral官方声明称,在此次交易后,Koyeb团队及其技术将协助Mistral直接在客户自己的硬件上(本地)部署其模型、优化GPU使用情况,并帮助扩展AI推理过程——即用训练过的AI模型生成回复的过程。
作为这笔交易的一部分,13名员工及三位创始人Yann Léger、Edouard Bonlieu和Bastien Chatelard(2020年时照片)将加入Mistral的工程团队,由CTO兼联合创始人Timothée Lacroix领导。Lacroix表示,Koyeb平台有望在未来几个月内成为Mistral Compute的核心组成部分。
Mistral一直在积极扩大其云战略版图。在此次交易前几日,公司宣布将在瑞典投资14亿美元建设数据中心以应对美国基础设施需求增长的局面。据TechCrunch报道,对于Koyeb来说,该收购将“对欧洲主权AI基础设施的构建起到关键作用”。Mistral最近实现了年经常性收入(ARR)达4亿美元的里程碑。
此外,Koyeb今后也将专注于企业客户,并不再允许新用户注册其免费试用版本。不过目前尚不清楚此次交易的具体财务条款及其他可能的并购计划。
🔗 来源:Mistral AI buys Koyeb in first acquisition to back its cloud ambitions (AI 严选)
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Anthropic 发布 Sonnet 4.6:功能与性能再升级

发布日期:Anthropic 公司发布了其中型模型 Sonnet 的最新版本 4.6,继续遵循公司四个月一次的更新周期。在宣布新模型的文章中,Anthropic 强调了编码、指令执行和计算机使用方面的改进。
Sonnet 4.6 将成为免费计划和 Pro 计划用户默认使用的模型。Beta 测试版 Sonnet 4.6 的上下文窗口大小为 100 万词令牌,是过去最大可用窗口的两倍。Anthropic 称新的上下文窗口“足以容纳整个代码库、长篇合同或数十篇研究论文在一个请求中。”
此次发布距 Opus 4.6 的推出仅两周时间,更新后的 Haiku 模型预计将在未来几周内跟进。除了新推出的基准记录分数外,Sonnet 4.6 还在 ARC-AGI-2 测量特定于人类智能的技能方面取得了 60.4% 的得分,在此测试中,它超越了许多同类模型,尽管仍落后于 Opus 4.6、Gemini 3 Deep Think 和一个经过精炼的 GPT 5.2 版本。
🔗 来源:Anthropic releases Sonnet 4.6 (AI 严选)
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Infosys与Anthropic合作开发企业级AI代理

印度信息技术巨头 Infosys 在周二宣布,已与 Anthropic 合作开发企业级 AI 代理。随着由大型语言模型推动的自动化重塑全球 IT 服务行业,此次合作旨在实现跨银行、电信和制造等行业的复杂企业工作流程自主处理。
根据合作协议,Infosys 计划将 Anthropic 的 Claude 模型整合到其 Topaz AI 平台中,构建所谓的“代理”系统。该公司声称这些代理能够自动处理企业的核心业务流程。此次合作是在印度新德里举行的 AI 影响峰会期间宣布的,届时将有来自人工智能公司和科技巨头的高级主管出席。
随着大型语言模型驱动的自动化工具如 Anthropic 和 OpenAI 所开发的工具可能对印度劳力密集型、价值2800亿美元的 IT 服务外包业务产生破坏性影响,这一合作引发了关于未来劳动密集型企业模式的问题。此前,印度 IT 公司的股票在 Anthropic 推出一套涵盖法律、销售、市场和研究等角色的企业级AI工具后大幅下跌。
此次合作将使世界最大的信息技术企业之一 Infosys 获得 Anthropic 的 Claude 模型及其开发工具,以构建符合大型企业的 AI 代理。Infosys 表示,它将使用 Anthropic 的 Claude Code 来编写、测试和调试代码,并已在内部部署该工具,以建立专业知识并应用于客户项目。
Anthropic 认为此次合作提供了进入高度受监管的企业部门的途径,在这些企业中大规模部署 AI 系统需要行业专业知识和技术治理能力。Anthropic 的联合创始人兼首席执行官 Dario Amodei 表示:“一个在演示中表现良好的 AI 模型和在受监管行业中运行良好的模型之间存在着巨大差距。”而 Infosys 在金融服务、电信和制造等领域的经验有助于填补这一缺口。
Anthropic 还宣布,在印度班加罗尔开设了首个办事处,以进一步扩大在该国的业务。目前,印度已成为 Anthropic 公司第二大市场。Infosys 没有披露 Claude 助手驱动的 AI 代理部署的时间表或合作的具体财务条款。
此次合作类似于其他印度 IT 服务公司的举措。HCLTech 和 OpenAI 上年曾联手帮助企业大规模部署 AI 工具。
🔗 来源:As AI jitters rattle IT stocks, Infosys partners with Anthropic to build ‘enterprise-grade’ AI agents (AI 严选)
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阿达尼集团投资1000亿美元建设AI数据中心,印度欲在人工智能竞赛中扮演更大角色

印度多元化企业阿达尼集团周一宣布,未来十年将在本国建设专注于人工智能工作的数据中心,总投资额预计为1000亿美元。此举彰显了印度希望在全球人工智能竞赛中占据更大份额的决心。
该投资计划将从2025年持续到2035年,旨在建立以可再生能源供电的数据中心,并期望这一计划能带动额外的1500亿美元相关投资,在十年内形成价值2500亿美元的人工智能基础设施生态系统。
阿达尼集团首席执行官高塔姆·阿达尼表示:“印度在人工智能时代将不仅是一个消费者。”他解释说,该集团希望通过这一计划帮助建立国内的人工智能基础设施基地。该计划将在阿达尼集团现有的数据中心平台以及与谷歌和微软等公司的合作基础上展开。
此外,阿达尼还披露了在维萨卡帕特南、诺伊达等地建设大规模人工智能数据中心园区的计划,并表示将扩大与沃尔玛旗下的Flipkart的合作。阿达尼称,该集团更广泛的计划是部署最多5吉瓦的数据中心容量。
作为其战略的核心部分,阿达尼的可再生能源组合将在这些数据中心供电中扮演关键角色。目前,阿达尼的一个30吉瓦的Khavda可再生能源项目(其中超过10吉瓦已经投入运营)正在为这些数据中心提供碳中和电力,并计划在未来几年内投资550亿美元扩大可再生能源发电和电池储能。
为了减少全球供应链中断的风险,阿达尼还表示将进行国内关键组件制造方面的共同投资,如变压器、电力电子设备和热管理系统等。不过关于1000亿美元投资中已经投入了多少资金、未来几年的资金分配计划以及大规模人工智能工作负载何时能够投入使用等问题,阿达尼没有给出具体答复。
🔗 来源:Adani pledges $100B to build AI data centers as India seeks bigger role in the global AI race (AI 严选)
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印度创企Emergent:8个月内实现超1亿美元 ARR

印度的vibe-coding平台Emergent自八个月前推出以来,目前声称其年化经常性收入(ARR)已超过1亿美元,这得益于小型企业和非技术人员需求的增长。该公司周二表示,在过去一个月内将其年化经常性收入翻了一番,达到1亿美元,并且现在全球范围内有超过600万用户遍布190个国家,其中大约15万名是付费客户。
Emergent声称其平台上的用户已创建了超过700万个应用程序。近40%的Emergent用户为小型企业,约70%的用户没有任何编程经验。联合创始人兼首席执行官Mukund Jha向TechCrunch表示,人们主要使用该平台将基于电子表格、电子邮件或即时通讯应用的操作数字化,并构建自定义软件。
随着“vibe-coding”(即利用AI进行编码)在全球范围内的兴趣迅速增长,Emergent的快速增长并非偶然。Jha指出,大多数用户正在构建面向业务的应用程序,如定制CRM、ERP和库存管理及物流工具等。约80%至90%的新项目专注于移动应用开发,反映出对可以快速部署并适用于移动设备软件的需求。
Emergent通过订阅、基于使用量的定价以及部署和托管费用等多种方式产生收入,Jha表示所有这三个部分都正在迅速增长,并且公司的毛利率也在每月改善。他表示:“增长在加速。随着模型和技术平台的改进,我们看到越来越多用户取得了成功。”
虽然目前的使用主要集中在消费者和小型企业身上,但该公司已经开始测试企业级服务,并与“少量客户”进行试点以更好地了解安全、合规性和治理方面的需求。美国和欧洲占Emergent总营收的大约70%,而印度则是其第二大且增长最快的市场,在本地定价的支持下有助于小企业的采用。
Emergent周二还推出了适用于iOS和Android的移动应用程序,允许用户直接在苹果App Store和谷歌Play商店中创建并发布应用程序。该应用目前正处于测试阶段,但它的用户已经构建了超过10,000个应用程序。此款应用允许用户通过文本提示或语音与AI交互来构建应用程序、网站或平台,并且用户可以在移动版和桌面版之间切换而不会丢失上下文或进度。
扩展这些工作流到原生应用符合该平台的异步、代理驱动的工作流程,即用户将任务委托给AI并在稍后检查进度。Jha表示,随着越来越多的用户通过移动浏览器访问平台并构建更多针对移动设备的应用程序,扩展至原生应用是自然的发展步骤。
总部位于旧金山的Emergent在班加罗尔设有办事处,在今年1月完成了一轮由软银愿景基金2和Khosla Ventures联合领投的7000万美元融资后,估值翻了三倍达到3亿美元。
🔗 来源:Just 8 months in, India’s vibe-coding startup Emergent claims ARR of over $100M (AI 严选)
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印度计划吸引2000亿美元AI基础设施投资

印度正积极寻求在未来两年内吸引超过200亿美元的人工智能(AI)基础设施投资,旨在将其打造为全球人工智能计算和应用的枢纽。这一计划于本周二在新德里举办的印度政府支持的五天AI影响峰会上由印度信息技术部长Ashwini Vaishnaw宣布,出席峰会的还有来自OpenAI、Google、Anthropic等全球科技企业的高管。
为了吸引投资,印度政府推出了一系列税收激励措施、州级支持的风险投资基金以及旨在将更多全球人工智能价值链引入南亚国家的支持政策。随着美国科技巨头如亚马逊、谷歌和微软已经承诺在该国扩大人工智能和云计算基础设施投入约70亿美元,新德里也因此具备了提出规模优势、成本优势及优惠政策来吸引下一轮全球人工智能计算投资的基础。
除了预计流入200亿美元的AI基础设施资金(包括数据中心、芯片及相关支持系统,涵盖已承诺的大科技公司的约70亿美元),Vaishnaw表示印度政府还预期有额外17亿美元的投资进入深度技术及AI应用领域,突显出其推动超越基础设施并捕捉更多价值链环节的决心。这项努力得到了一系列旨在使印度成为更具吸引力的人工智能计算基地的政策决定的支持,包括长期税收减免以促进出口导向型云计算服务、以及专注于人工智能和先进制造业等高风险领域的100亿卢比(约1.1亿美元)政府支持的风险投资基金。
除此之外,新德里最近还延长了符合条件的深度科技公司初创阶段资格期限至20年,并提高了针对初创企业的特定利益门槛。Vaishnaw在AI影响峰会期间的一场新闻发布会上表示:“我们已经看到风险投资家为深度技术初创企业投入资金。”“我们也看到风险资本及其他参与者为大型解决方案和应用投入资金,他们还为前沿模型进行了进一步研究的资金投入。”
印度计划在其AI使命中扩大共享计算能力,超越现有的38000个GPU,并在未来几周内增加2万个单位,标志着国家人工智能战略的下一步。展望未来,Vaishnaw表示印度政府正在准备其AI使命的第二阶段,重点放在研究与开发、创新以及更广泛地推广人工智能工具上,同时进一步扩展共享计算能力,以期将人工智能基础设施的访问权限扩大到更多公司而非仅限于少数几家公司。
但该计划也面临结构性挑战,包括可靠电力和水资源接入问题(尤其是对于能源密集型数据中心),这为印度在相对较短的时间内压缩人工智能基础设施建设周期带来了执行风险。Vaishnaw承认了这些挑战,并指出政府意识到了人工智能基础设施对电力和水资源的压力,并强调了印度可再生能源组合的优势。
印度能否兑现这一愿景将不仅仅影响其境内事务,随着公司寻求新的地点进行AI计算,面对不断上升的成本、容量限制以及日益加剧的全球竞争,这一点变得尤为重要。
🔗 来源:India bids to attract over $200B in AI infrastructure investment by 2028 (AI 严选)
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2026年美国17家AI独角兽:资本大额融资潮仍在继续

截至2026年初,美国近20家人工智能初创公司已经完成了千万甚至数亿美元级别的巨额融资。仅在过去的两个月里,就有十几家公司成功筹集了超过1亿美元的资金。
如果今年头几周的情况可以作为预兆的话,那么2026年对于人工智能创业市场来说又将是一个怪兽级融资轮次的爆发之年,估值高得令人咋舌。
2025年,美国的人工智能初创公司通过巨额轮融资共筹集了超过760亿美元的资金(数据来源:TechCrunch)。如此大规模的投资是否会在2026年继续?时间将给出答案。
以下是在2026年初已经完成千万美元级别融资的美国人工智能创业公司名单:
🔗 来源:Here are the 17 US-based AI companies that have raised $100m or more in 2026 (AI 严选)
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科赫人工智能公司推出多语言模型家族Tiny Aya

近日,企业级人工智能公司科赫(Cohere)在印度AI峰会期间推出了一个全新的多语言模型系列——Tiny Aya。这些模型是开源的,支持超过70种语言,并且可以在普通设备上运行而无需网络连接。
该系列包括针对南亚地区的TinyAya-Fire、非洲地区的TinyAya-Earth及亚太、西亚和欧洲地区的TinyAya-Water等区域性变体。每个模型都经过专门训练,以更好地理解和响应用户的指令。Tiny Aya的支持语言覆盖广泛,从孟加拉语、印地语到旁遮普语、乌尔都语、古吉拉特语、泰米尔语、泰卢固语和马拉地语等。
科赫的科研部门Cohere Labs推出这款基础模型,它包含了3.35十亿个参数。此外,科赫还推出了一个针对需要广泛语言支持的应用程序优化版本——TinyAya-Global。这些模型可以离线运行,非常适合开发面向说各种母语群体的应用程序。
科赫在其官方声明中表示:“这种做法允许每个模型更好地发展出更强的语言基础和文化细微之处,创造出为所服务的社区感觉更自然、更可靠的系统。同时,所有Tiny Aya模型都保留了广泛的多语言覆盖范围,使它们成为进一步适应和研究的灵活起点。”
这些模型已经在HuggingFace平台上上线,并且可以通过Kaggle或Ollama下载本地部署。科赫还计划发布训练和评估数据集,并公布其培训方法的技术报告。
据美国商业内幕网站报道,这家初创公司在2025年最后一个季度实现了2.4亿美元的年度经常性收入,同比增长了50%。
🔗 来源:Cohere launches a family of open multilingual models (AI 严选)
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有资金,就会旅行:a16z在瑞典寻找下一只独角兽

Andreessen Horowitz(简称a16z)的合伙人加布里埃尔·瓦斯奎兹最近透露,他在一年内从纽约飞往瑞典斯德哥尔摩9次。虽然他的访问包括了对像Lovable这样的公司的停留——在那里他还发文表示来自其办公室——但这些旅行也是为了寻找未来的瑞典独角兽公司,因为他们可能会穿越大西洋。
这在a16z领投230万美元的Dentio种子轮融资后被曝光,这是一个使用AI帮助牙医诊所进行行政工作的瑞典初创公司。虽然这笔资金对于刚刚宣布新基金总额为150亿美元的风投公司来说规模较小,但它证实了美国VC正在积极寻求美国以外的投资机会。
斯德哥尔摩是a16z的一个自然选择,因为在瑞典,a16z之前通过支持Skype(由瑞典企业家Niklas Zennström联合创办)取得了重大回报。自那时以来,在瑞典首都诞生了大量快速增长的初创公司,并且风险投资巨头已经查明了许多这些公司的来源。
“我们花费大量时间来深入理解特定市场以及知道创新正在从哪里涌现。在瑞典,这意味着密切关注像SSE Business Lab这样的生态系统——斯德哥尔摩经济学院的创业孵化器——以及从中诞生的公司。”瓦斯奎兹在接受TechCrunch采访时说道。
像金融科技巨头Klarna、法律AI初创公司Legora和电动滑板车公司Voi一样,Dentio是SSE Business Lab的校友。该孵化中心生产了几个成功的瑞典公司。Elias Afrasiabi、Anton Li和Lukas Sjögren作为三位高中同学重新建立了联系,并在斯德哥尔摩经济学院(SSE)和皇家理工学院(KTH)就读后加入了孵化器,得到了KTH的创新启动计划的支持。
他们解决了一个贴近家庭的问题:Li的母亲是一名牙医,她告诉他们行政工作会分散临床护理的时间。三人觉得可以通过利用LLMs帮助像她这样的人——这一想法也得到了她的同事们的验证。这促使他们开发了Dentio的初始产品,一款使用AI生成临床记录的录音工具。但是随着AI撰稿人成为商品化的产品,Afrasiabi表示,Dentio需要证明其价值以确保牙医不会在这种情况发生时轻易更换服务提供商。
竞争对手包括同样来自瑞典的初创公司Tandem Health,该公司去年筹集了5000万美元的A轮融资,为多名医学专科提供AI支持。相比之下,Dentio专注于仅服务于牙医,但它相信通过国际扩张仍可以达到VC所期待的规模。“我们现在是一个由七人组成的团队,我们认为有可能在整个欧洲乃至全球建立统一的行政管理方式。” Afrasiabi说道。
尽管欧洲医疗体系碎片化,但它们之间存在相似之处。Dentio假设瑞典的方法在欧盟其他地方也能奏效。Dentio突出强调其“Made in Sweden”的品牌,并指出所有相关数据都符合瑞典和欧盟法律,在瑞典和芬兰进行处理,以保护客户隐私。这也向VC们传递了信号——这一信号回想起了瑞典长期以来生产突破性公司的历史。
“我们没有参加任何聚会,也没有联系过任何投资者。” Afrasiabi说。在他埋头开发产品期间,消息是通过口碑传播出去的。“我认为主要是由于人们互相介绍,新闻才传到了美国。”他说。这不是偶然发生的事情:a16z在全球范围内拥有自己的视野以尽早发现这些公司,瓦斯奎兹说道。“例如,在瑞典,我们与海外顶级创始人,如Voi的创始人Fredrik Hjelm和Kry的创始人Johannes Schildt合作,通过他们成为侦察兵并绘制出最优秀的当地人才。”
对于专注于为a16z投资AI应用的瓦斯奎兹而言,这不仅仅关乎瑞典,而是一个“伟大全球公司在美国本土之外诞生并迅速扩展”的模式。从德国的Black Forest Labs到新加坡的AI初创公司Manus(Meta近期收购),这一趋势无处不在。瓦斯奎兹出生和成长在萨尔瓦多,并且也花时间在圣保罗。“我非常兴奋,因为巴西和拉丁美洲正在发生的事情是AI领域的重大进展。”他在领英上写道。
🔗 来源:Have money, will travel: a16z’s hunt for the next European unicorn (AI 严选)
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递归智能如何在4个月内筹得3.35亿美元,估值达40亿美元

初创公司递归智能的联合创始人安娜·戈德利和阿贾莉亚·米尔霍希尼似乎注定要成为共同创始人。两人都是人工智能领域的知名工程师,曾收到扎克伯格发出的“奇怪邮件”,做出疯狂的提议,尽管他们没有接受。
两人曾在Google Brain共事,并且是Anthropic的早期员工。他们在Google工作时,通过开发Alpha Chip(一种能在数小时内生成芯片布局的人工智能工具)赢得了赞誉。该工具帮助设计了三代Google的张量处理单元。
这种背景解释了为何递归智能在推出仅四个月后就宣布完成了3亿美元的A轮融资,估值达到40亿美元,领投方为Lightspeed,这距离其种子轮融资仅过去几个月时间,彼时由 Sequoia 领投。
递归智能致力于开发设计芯片的人工智能工具,而不是制造芯片。这意味着他们与绝大多数人工智能芯片创业公司不同:他们并不是想成为英伟达的竞争对手。事实上,Nvidia 是他们的投资者之一。
Nvidia、AMD、Intel 等所有芯片制造商都是该初创公司的目标客户。“我们希望任何类型的芯片,无论是定制芯片还是传统芯片,都能通过自动化和加速的方式进行构建。”米尔霍希尼告诉TechCrunch。
两人最初在斯坦福大学相识,戈德利获得了博士学位,而米尔霍希尼教授计算机科学课程。从那以后,他们的职业生涯始终紧密相连。“我们是在同一天进入Google Brain的,也是在同一天离开的;我们是在同一天加入Anthropic的,也是在同一天离开的;我们在同一天重返Google,然后又在同一天离开了。”戈德利回忆道。
在Google工作期间,这两位同事甚至一起锻炼身体,都喜欢进行电路训练。Jeff Dean作为他们的合作者,这个玩笑并没有逃过他的注意,他把Alpha Chip项目称为“芯片电路训练”——这是对两人共享的健身活动的一种双关。
内部称呼他们为“A&A”。2022年,Google的一位同事因数年来试图诋毁安娜和阿贾莉亚及其芯片工作而被解雇,尽管这些工作用于帮助生产了一些最重要的、决定公司命运的人工智能芯片。他们的Alpha Chip项目证明了使用人工智能加速芯片设计的概念。
计算机芯片中有数百万甚至上亿个逻辑门元件集成在硅片上。人类设计师需要花费一年时间以上来放置这些组件以确保性能和良好的能耗利用及其他设计需求。精确地确定如此微小的组件的位置是一项艰巨的任务。Alpha Chip 可以在六个小时内生成高质量的布局,其独特之处在于它实际上会从经验中学习。
递归智能平台将继续这一概念。他们正在开发的人工智能芯片设计师将“跨不同芯片进行学习”。因此,每次设计一个芯片都应使其成为更好的设计师。递归智能的平台还将使用大型语言模型(LLMs),涵盖了从组件放置到设计验证的所有环节。
任何需要芯片的电子公司都是他们的目标客户。如果该平台证明有效,递归智能有可能在实现通用人工智能(AGI)这一宏大目标中扮演角色。事实上,他们最终的目标是设计AI芯片,这意味着这种AI将能够自主设计自己的计算机大脑。
“芯片是人工智能的燃料。”戈德利说,“我认为通过制造更强大的芯片来推动这个发展是最好的方式。”
🔗 来源:How Ricursive Intelligence raised $335M at a $4B valuation in 4 months (AI 严选)
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