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所有發布的 AI 新聞與論文。
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馬斯垂爾傳正在談判籌集10億美元資金
法國人工智慧新創公司 Mistral 正與投資者洽談籌資事宜，目標金額高達十億美元，其中包括阿布達比的 MGX 基金。彭博社報導稱，Mistral 同時也在與法國貸款機構如 Bpifrance SACA 洽談，希望籌集數億歐元債務資金。Mistral 以其開發的 Le Chat 聊天機器人聞名，是歐洲人工智慧領域最具影響力的玩家之一，專注於開放權重大型語言模型。根據 PitchBook 資料，該公司迄今為止已籌資一十一億九千萬美元，估值為六十五億一千萬美元美元。其最近一次融資為二零二四年六月的 B 輪。目前，Mistral 正與 MGX 及英偉達合作，構建歐洲最大的人工智慧資料中心園區。此外，阿聯酋已承諾在法國投入五十億歐元用於人工智慧專案，這部分是法國總統馬克龍推動人工智慧主權戰略的一部分。
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消息指出 LangChain 即將成為獨角獸
AI 基礎設施起點 LangChain 近日在 IVP 領軍下完成新輪融資，估值約達十億美元。該公司由前 Robust Intelligence 工程師 Harrison Chase 於 2022 年底創立，最初為開源專案，後轉型為商業公司。2023 年 4 月獲得 Benchmark 一千萬美元種子輪，隨後 Sequoia 領投兩千五百萬美元 A 輪，當時估值為兩億美元。LangChain 曾解決大語言模型缺乏即時資訊與工具呼叫能力的問題，其開原始碼在 GitHub 上獲得十一萬一千個星號及超過一萬八千個分叉。隨著生態系擴張，OpenAI、Anthropic 等廠商已將相關能力整合進 API，LangChain 因此推出閉源產品 LangSmith，專注於可觀測性、評估與監控。自去年推出以來，LangSmith 協助公司實現年經常性收入在一千二百萬至一千六百萬美元之間，使用者包含 Klarna、Rippling 與 Replit。開發者可免費使用並升級至每月三十九美元，大型企業另有自訂方案。儘管面臨 Langfuse 與 Helicone 等競爭對手，LangSmith 目前仍主導大語言模型運算領域。
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Hugging Face 開放訂購其 Reachy Mini 桌上機器人
Hugging Face 於週三宣佈正式接受預訂其最新桌面機器人 Reachy Mini，並開放開發者進行測試與開發。該公司最初於五月展示原型機，同時還推出了大型人形機器人 HopeJR。此次推出的 Reachy Mini 將分為兩個版本：Reachy Mini Wireless 為無線版，售價 449 美元，搭載 Raspberry Pi 5 mini 電腦；另一版本為 Reachy Mini Lite，需連線外部計算源，售價較低為 299 美元。這兩款機器人採用開源套件形式，供開發者自行組裝。機器人尺寸約等同標準玩偶，配備兩塊螢幕作為眼睛及兩根天線。組裝完成後，機器人可透過 Python 語言進行完全程式化控制，並內建一組預設演示程式。 這些裝置與 Hugging Face Hub 平臺整合，讓使用者能存取超過 170 萬個 AI 模型及 40 萬個資料集。Hugging Face 執行長 Clém Delangue 表示，推出兩款版本的決定基於初期測試反饋，其中一位早期測試者發現其五歲女兒希望將機器人帶回家中，這促使公司考慮更廣泛的使用者需求。Delangue 強調，作為開源社群平臺，Hugging Face 鼓勵使用者擴充套件、修改甚至重製機器人功能。目標受眾為 AI 開發者，他們可編寫、建置並測試 AI 應用程式，並將自定義功能與應用分享至社群，實現即插即用。 Reachy Mini Lite 預計下月起開始出貨，無線版則於今年晚些時候推出。公司希望盡快讓產品流入使用者手中，避免冗長的預購流程。Delangue 指出，開放原始碼硬體對於機器人未來至關重要，他認為若數百萬機器人由少數公司控制且為黑箱運作，將令人擔憂。他更願見一個每個人都能掌握機器人控制權的世界，而非依賴單一巨頭。此發布符合 Hugging Face 整體機器人計畫，旨在透過開源硬體賦予使用者完全的控制權。
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摩洛哥創辦人籌獲420萬美元支持其YC資助的創業公司，開發AI搜尋的下一層次技術
生成式 AI 正在重塑各行業，但其中最重要卻最隱形的挑戰之一是檢索，即從雜亂無章的知識庫中快速獲取正確資料並提供相關背景。大型語言模型（LLMs）的準確性取決於其能檢索到的資訊，這正是位於舊金山的初創公司 ZeroEntropy 致力解決的問題。該公司由執行長 Ghita Houir Alami 和技術長 Nicholas Pipitone 共同創立，已籌得 420 萬美元種子輪資金，旨在協助模型快速、準確且大規模地檢索相關資料。此輪融資由 Initialized Capital 主導，Y Combinator、Transpose Platform、22 Ventures、a16z Scout 等機構參與，還有來自 OpenAI、Hugging Face 和 Front 等機構的天使投資人。 ZeroEntropy 加入了一波利用檢索增強生成（RAG）技術來驅動下一代 AI 代理基礎設施的浪潮，其競爭對手包括 MongoDB 的 VoyageAI 以及 Sid.ai 等早期 YC 創始公司。 Initialized Capital 的 Zoe Perret 表示，Ghita 和 Nicolas 的模型表現優於目前所見的所有團隊，並認為檢索是 AI 下一個前沿的關鍵突破。RAG 架構目前被廣泛應用於 AI 代理，例如聊天機器人展示人力資源政策或法律助手引用案例法，但 ZeroEntropy 的創始人認為許多 AI 應用中的這一層面非常脆弱，通常由向量資料庫、關鍵字搜尋和重排序模型的拼湊組成。ZeroEntropy 提供一套 API，管理資料匯入、索引、重排序和評估。 與企業員工搜尋產品 Glean 不同，ZeroEntropy 純粹是開發者工具，能快速抓取資料，即使面對雜亂的內部檔案。執行長 Houir Alami 將其比作「搜尋界的 Supabase」，意指像 Supabase 這樣的開源資料庫自動化管理資料庫管理。目前大多數團隊要麼拼湊市場現有工具，要麼將整個知識庫丟入 LLM 的上下文視窗，前者耗時，後者易導致累積錯誤。ZeroEntropy 旨在構建以開發者為首的搜尋基礎設施，讓部署準確快速的檢索系統變得簡單高效。其核心是專有重排序模型 ze-rank-1，據稱在公共和私人檢索基準測試中優於 Cohere 和 Salesforce 的類似模型，確保 AI