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今年AI融资情况

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以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| |-|-|-|-|-|-|-|-|-|-| |EvenUp|2024-10-08|1.35|D|10|AI 法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed| |Poolside|2024-10-02|5|B|30|AI 软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia| |OpenAI|2024-10-02|66||1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资| |KoBold Metals|2024-10|4.915|||AI 矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露,过往投资者包括 Bond,Andreessen Horowitz| |Glean|2024-09-10|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长 87.5%| |Safe Superintelligence|2024-09-04|10||40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global| |Magic|2024-08-29|3.2|C||AI 编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资| |Codeium|2024-08-29|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst,Kleiner Perkins,Greenoaks| |Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel| |Celestial AI|2024-03-27|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners| |FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8| |Zephyr AI|2024-03-13|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll| |Together AI|2024-03-13|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital| |Glean|2024-02-27|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures| |Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软| |Weka|2024-05-13|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners,高通创投,Nvidia,日立创投| |CoreWeave|2024-05-01|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue,Fidelity,Altimeter Capital,Magnetar Capital| |Scale AI|2024-05|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel,Tiger Global,Spark Capital,亚马逊| |Blaize|2024-04-29|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡,富兰克林邓普顿,Bess Ventures| |Augment|2024-04-24|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures| |Cognition|2024-04-24|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|2024-04-23|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners|

信息来源:Techcrunch

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References

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)

[title]2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)|项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|EvenUp|2024-10-08|1.35|D|10|AI法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed||<br>|Poolside|2024-10-02|5|B|30|AI软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia||<br>|OpenAI|2024-10-02|66||1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资|<br>|KoBold Metals|2024-10|4.915|||AI矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露,过往投资者包括Bond,Andreessen Horowitz||<br>|Glean|2024-09-10|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长87.5%|<br>|Safe Superintelligence|2024-09-04|10||40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global||<br>|Magic|2024-08-29|3.2|C||AI编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资|<br>|Codeium|2024-08-29|1.5|C|12|AI编码平台|应用|编程|General Catalyst,Kleiner Perkins,Greenoaks||信息来源:Techcrunch

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)

[title]2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)|项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel||<br>|Celestial AI|2024-03-27|1.75|C||用于AI存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners||<br>|FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8||<br>|Zephyr AI|2024-03-13|1.11|A||AI药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll||<br>|Together AI|2024-03-13|1.06|A|12|AI基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital||<br>|Glean|2024-02-27|2.03|D|22|AI驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures||<br>|Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软||信息来源:Techcrunch

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)

[title]2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)|项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Weka|2024-05-13|1.4|E|16|AI原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners,高通创投,Nvidia,日立创投||<br>|CoreWeave|2024-05-01|11|C|190|GPU基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue,Fidelity,Altimeter Capital,Magnetar Capital||<br>|Scale AI|2024-05|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel,Tiger Global,Spark Capital,亚马逊||<br>|Blaize|2024-04-29|1.06|D||AI边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡,富兰克林邓普顿,Bess Ventures||<br>|Augment|2024-04-24|2.27|B|10|AI编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures||<br>|Cognition|2024-04-24|1.75||20|端到端软件Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp联合创始人Eric Glyman,Stripe联合创始人Patrick和John Collison,DoorDash联合创始人Tony Xu||<br>|Xaira Therapeutics|2024-04-23|10|A||AI药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners||信息来源:Techcrunch

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用AI总结长文的prompt怎么写比较好
以下是关于用 AI 总结长文的一些提示词编写建议: 1. 单人发言版:基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改“文字排版大师”的 Prompt,重点 Prompt 语句需标出。 2. 多人发言版: 明确跟 GPT 说明需要其帮忙总结文字内容。 将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删掉无关内容,替换掉不美观的符号。 3. 法律相关: 格式:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的,例如律师处理交通事故案件时应清晰描述案件事实、法规等。 学会提问,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制。 拆解工作流程,将复杂任务分解成更小、更具体的环节。 4. 通用写作方面: 第一部分:说清楚要解决的问题及背景,可能导致的损失。 第二部分:以案例引入,写明案号、案件事实经过、裁判结果、关键依据等要点。 第三部分:对案例进一步分析,写明注意关键点,不给建议。 第四部分:给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和补救措施。 第五部分:结语及作者宣传。 文章结构需有结构化理解,所有结论应有案例基础,不能违反法律规定,文字简练精准,信息密度足够,建议具体细致且易于操作。
2025-01-24
什么ai好用,目前主流ai有什么特点
目前主流的 AI 工具各有特点和用途: 邮件写作方面: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台和语言,网站是 https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,重点突出,网站是 http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,网站是 https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等,生成速度快,网站是 https://writesonic.com/ 。 Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。 大语言模型方面: OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序,Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic:发布了 Claude 2,其有一个非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 对于刚入坑 AI 的学习路径: 第一步是带着好奇心去尝试,记住“生成”两个字。现在大部分人说的 AI 本质上是“生成式人工智能”Generative AI。可以随便找一个国产 AI 聊聊,比如小学奥数题、写演讲稿、对 996 的看法等,看看其擅长和不擅长的地方,有没有能帮助到自己的地方,哪些地方做得不够好。如果条件允许,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 处理复杂任务。
2025-01-24
怎么应用ai工具爬取网上热门话题,并生成类似的相关文案,免费的
目前免费使用 AI 工具来爬取网上热门话题并生成类似相关文案的做法存在法律和道德风险,并且大多数正规的 AI 工具也不支持此类功能。网络爬取需要遵守相关法律法规和网站的使用规则,未经授权的爬取可能会导致法律责任。建议您通过合法合规的途径,如利用搜索引擎的热门话题推荐、社交媒体的热门话题板块等方式获取热门话题,并借助 AI 工具的辅助来生成相关文案。
2025-01-24
AI能否给老照片上色?
AI 能够给老照片上色。在最近新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型可对黑白图片重新上色,适用于修复年代久远的老照片。比如,在给人物照片上色时,可选择 realisian 的写实大模型,通过提示词描述颜色和对应的内容。但上色过程可能存在一些问题,如颜色不精准出现在想要的位置、提示词之间相互污染、照片斑驳痕迹导致背景不统一等。为解决这些问题,可启用 cutoff 插件进行控制。另外,对于像素较低的照片,还可进一步处理使其变得更高清。具体操作可参考相关文章和教程。
2025-01-24
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-24
飞书知识库ai机器人
以下是关于飞书知识库 AI 机器人的相关信息: 简介:在飞书 5000 人大群里,内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,它是基于飞书 aily 搭建的。() 如何使用:在飞书群里发起话题时即可,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 功能: 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。 搭建问答机器人的分享:2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了如何利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级 agent 方面的实践。 背后的技术:「飞书智能伙伴创建平台」(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 关于“我是谁”:是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。 使用方法: 方法 1:在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(下图二维码仅作示意,请在找到最新二维码),然后点击加入,直接@机器人即可。 方法 2:在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题,即可得到回答。 做问答机器人的原因: 整个知识库的内容已经非常庞大,内容越来越丰富的同时,作为一个刚进入知识库的用户,并没有办法可以很快的找到知识库的内容。 传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性。例如搜索“吃了吗?”和“昨天晚上鸡腿好吃”,在字面意义上的差异和语义上的价值。 作为一个 AI 知识库,需要用更先进的办法来解决:RAG 技术。 在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式,使用更加便捷。
2025-01-24
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案: 项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。 竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划: 1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。 风险评估: 1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。 2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。 融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
Ai投融资信息
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15)的相关信息: |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |EvenUp|20241008|1.35|D|10|AI 法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed| | |Poolside|20241002|5|B|30|AI 软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia| | |OpenAI|20241002|66| |1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资| |KoBold Metals|202410|4.915| | |AI 矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露,过往投资者包括 Bond,Andreessen Horowitz| | |Glean|20240910|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长 87.5%| |Safe Superintelligence|20240904|10| |40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global| | |Magic|20240829|3.2|C| |AI 编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures| | |Cognition|20240424|1.75| |20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu| | |Xaira Therapeutics|20240423|10|A| |AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners| | |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel| | |Celestial AI|20240327|1.75|C| |用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners| | |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8| | |Zephyr AI|20240313|1.11|A| |AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll| | |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital| | |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures| | |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软| | |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital| | |Recogni|20240220|1.02|C| |AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital| | 信息来源:Techcrunch
2024-12-06
近一年ai市场融资情况
以下是近一年 AI 市场融资的一些情况: 生成式 AI 现在的收入总计约为 30 亿美元,SaaS 市场花了近十年才达到此收入水平,而生成式 AI 在第一年就达成。同时,融资分配不均匀,基础模型获得了较大的融资轮,应用层则刚刚开始。 Genspark 在种子轮融资中获得 6000 万美元(约合人民币 4.35 亿元),投后估值达 2.6 亿美元(约合人民币 18.87 亿元),资金将用于进一步开发和推广其 AI 搜索产品。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司: Cyera 于 2024 年 4 月 9 日完成 3 亿美元 C 轮融资,估值 14 亿美元,主营 AI 数据安全平台。 Celestial AI 于 2024 年 3 月 27 日完成 1.75 亿美元 C 轮融资,用于 AI 存储和计算的光互连技术平台。 FundGuard 于 2024 年 3 月 25 日完成 1 亿美元 C 轮融资,是 AI 投资会计系统。 Zephyr AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.11 亿美元 A 轮融资,用于 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.06 亿美元 A 轮融资,涉及 AI 基础设施和开源生成。 Glean 于 2024 年 2 月 27 日完成 2.03 亿美元 D 轮融资,是 AI 驱动企业搜索。 Figure 于 2024 年 2 月 24 日完成 6.75 亿美元 B 轮融资,主营 AI 机器人。 信息来源:Techcrunch
2024-10-30
近期融资的ai行业上市公司
以下是近期融资的 AI 行业上市公司的相关信息: Celestial AI 融资 1 亿美元,用于使用基于光的互连传输数据。 Zenarate 融资 1500 万美元,是提供 AI 模拟培训平台的公司。 Augmedics 获得 8250 万美元,用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术。 CalypsoAI 筹集了 2300 万美元,用于生成 AI 模型的护栏。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners, 高通创投, Nvidia, 日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue, Fidelity, Altimeter Capital, Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel, Tiger Global, Spark Capital, 亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡, 富兰克林邓普顿, Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| 近期热门融资 AI 产品速递 1 st : You.com 已完成多轮融资,包括来自 Salesforce CEO Marc Benioff 的 2000 万美元资金和 4500 万美元的募资。目前,You.com 用户数量稳定增长,已超过 10 万。体验链接:www.you.com
2024-10-28
AI今年3月份有什么大事件
以下是今年 3 月份 AI 领域的一些大事件: 1. Google 的 Bard 在 3 月下旬推出,虽有地域限制,但未来可期。 2. 3 月 23 日,Tome 推出了第一个基于文档的 AI 演示工具,该工具基于 GPT4,能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。结合 Tome 自研的渲染系统,具有流畅的生成过程和竞争力。 3. 上周五,Gamma 推出了自己的文生演示文稿工具,工作流顺畅。
2024-12-16
今年最牛逼的一件 ai 干的事儿
以下是今年一些较为突出的 AI 相关事件: 1. 在教育领域,AI 走进小学课堂,如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和处理多种语言任务,能帮助人们写故事、回复邮件甚至编写程序代码;2022 年的 DALLE 可以根据描述画出想象中的图画。 2. 在商业活动中,有人将 AI 工具与商业会展结合,如用 AI 定制赛博朋克风格的团建游戏。 3. 在研究方面,针对 LLMs 的研究不断推进,出现了如推理时间计算和游戏玩法风格的价值迭代等新研究,预计未来一年内会产生能更好进行高级认知任务的 AI,2024 年预计会有许多 AI 原型和实验投入生产,计算的平衡将从预训练开始转移到推理。
2024-08-14
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
我想了解下目前AI数字人的发展情况
AI 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段未达科幻作品中的高度智能,但已在生活多场景中出现且应用爆发。目前业界对其无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视、直播带货等,表现质量与建模精细度和动捕设备精密程度有关,现视觉算法进步,无昂贵设备也能通过摄像头捕捉关键信息达到不错效果。 数字人未来有很多应用场景,如家庭中的数字人管家、学校里的数字人老师、商场中的数字人导购等。未来还会有技术突破,如将五感数据和躯壳控制参数作为输入,算法能自我迭代升级等。 其类型和应用场景包括二维/三维虚拟人用于游戏、IP 品牌、内容创作等;真人形象数字人用于直播卖货、营销/投流广告视频录制、语言学习等。 价值在于代替人说话,提升表达和营销效率,如能 24 小时直播;创造真实世界无法完成的对话或交流。 但面临一些问题,如平台限制,数字人水平参差不齐,平台有打压限制;技术限制,智能水平依赖大模型技术提升;需求限制,直播带货是落地场景但不刚,刚需场景受限,更多是体验新鲜感;伦理/法律限制,涉及声音、影像版权等。
2025-01-09
根据小学生试卷答题情况,分析需要加强复习的知识点,用什么AI工具
以下是一些可用于根据小学生试卷答题情况分析需要加强复习知识点的 AI 工具及相关建议: 1. ChatGPT:可以帮助分析答题中的语言表达、逻辑推理等方面的问题,从而确定语文、数学等学科中需要加强的知识点。 2. 国内模型如豆包:能提供一定的分析和指导。 3. 通义:对于英语等学科的答题情况分析有帮助,例如语法、词汇等方面的问题。 在使用这些 AI 工具时,您可以将试卷内容输入给工具,并要求其分析答题中的错误和不足之处,从而找出需要加强复习的知识点。但需要注意的是,不能完全依赖 AI 的分析结果,还需要结合教师的专业判断和教学经验。
2025-01-05
flux lora调参数,我训练出来的人物模型和数据集的人物图片不像,出现这种情况的原因都有哪些,应该调整哪些参数,我需要我的flux模型训练出来的模型是一致性还原性,和泛化性比较不错的,按照这个方向给我指导
以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导: 打标环节: 选择基础大模型,如“麦橘写实”,并为 lora 命名。 将照片导入,选择合适分辨率,可勾选“脸部加强训练”,然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹,且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签,也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片,描述越详细,人物变化可能越多,泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签,其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节: 大部分参数是固定的,主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节: 例如 18 张脸部图片,20 张整体图片,各训练 50 步,循环训练 10 次,并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同,loss 值可作为参考,但最终效果仍需通过测试判断。 此外,在 Lora 串联方面,多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果,可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同,加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点,选择放大模型,用 resize 节点调整尺寸,再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳,需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点,从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐,并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮,将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。
2025-01-04
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
中国大模型项目招投标情况
以下是关于中国大模型项目招投标的相关信息: 招投标文件关键数据提取方案: 预处理模块设计: 去除噪音信息,如页眉、页脚、版权声明等。 规范化文本,处理特殊符号、空白字符、异常换行等。 统一日期格式,通过正则表达式或日期识别工具将多种日期表示方式转换为标准的 ISO 格式(如“YYYYMMDD”)。 格式化货币与金额,通过正则表达式匹配货币符号或中文大写金额,并转换为标准形式。 处理特殊符号,进行规范化处理。 处理表格数据,使用表格解析工具提取表格结构和数据,并转化为 CSV 或 JSON 格式。 中国大模型生存战相关情况: 据 QuestMobile 数据,今年 9 月,豆包 App 的 30 日留存率达到 34.5%,而 Kimi 智能助手和 MiniMax 的海螺 AI 约为 28%。 大公司更强势地争取大模型 API 客户,如字节向 AI 儿童玩具公司 Haivivi 提供优惠价的豆包大模型 API 并承诺升级抖音店铺,导致该公司同时调用 MiniMax 和豆包的语音模型。 阿里是中国积极做开源大模型的公司,其 Qwen 系列开源大模型总下载量超 4000 万次,衍生出 5 万个大模型。 去年为大客户定制一个大模型最高订单额可达 1000 万元,今年快速降到百万元级别乃至更低。 在更底层的模型研发上,字节展现出“饱和”进攻的姿态。 8 月正式上线的国内大模型: 北京的 5 家企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 。 上海的 3 家企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 。 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生 。 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 。 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 。 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。
2024-12-28