YuanShi Intelligence sichert sich Finanzierung für KI-Modellentwicklung

YuanShi Intelligence, ein aufstrebendes Alumni-Unternehmen des Chiji Startup Camp 2024, hat erfolgreich eine Angel-Finanzierungsrunde im Millionenbereich abgeschlossen. Die von Tianji Capital angeführte Finanzierung wird hauptsächlich zur Beschleunigung der Entwicklung seiner Kerntechnologie, der neuen RWKV-Architektur, verwendet. Gleichzeitig sollen mehr verbraucherorientierte (ToC) Anwendungen für künstliche Intelligenz entwickelt und ein lebendigeres Ökosystem für die Entwickler-Community aufgebaut werden.

Finanzierungsgeschichte und Unternehmensüberblick von YuanShi Intelligence

Shenzhen YuanShi Intelligence Co., Ltd. gab offiziell bekannt, dass die Gewerbeanmeldung am 25. Dezember 2024 abgeschlossen wurde, was den erfolgreichen Abschluss der Angel-Finanzierungsrunde im Millionenbereich markiert. Das Unternehmen wurde im Juni 2023 gegründet und konzentriert sich auf die Spitzenforschung in den Bereichen Großmodellarchitektur und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Als aufstrebender Stern im Bereich der KI hat YuanShi Intelligence mit seinen innovativen Technologien und einer klaren Entwicklungsstrategie kontinuierlich die Anerkennung des Kapitalmarktes erhalten. Es ist erwähnenswert, dass YuanShi Intelligence vor dieser Angel-Finanzierungsrunde im Januar 2024 eine Seed-Finanzierung unter der Leitung von Chiji Venture Capital erhalten hat. Dies zeigt die hohe Anerkennung des Marktes für seine technologische Stärke, seine Entwicklungsperspektiven und die Umsetzungsfähigkeit des Teams und deutet gleichzeitig auf sein enormes Entwicklungspotenzial und seinen Marktraum im Bereich der künstlichen Intelligenz hin.

Mittelverwendung und strategische Planung

Die Mittel dieser Finanzierungsrunde werden hauptsächlich in die folgenden drei Kernbereiche investiert:

Beschleunigung der Entwicklung der neuen RWKV-Architektur:
- Erhöhung der Investitionen in die Grundlagenforschung der RWKV-Architektur, um die Leistung, Effizienz und Stabilität des Modells kontinuierlich zu verbessern.
- Erweiterung des Forschungsteams, um die multimodale Fusion zu erforschen, das multimodale RWKV-Modell zu verbessern und zu optimieren und seinen Anwendungsbereich zu erweitern.
- Förderung der Modellverkleinerung und der Bereitstellung auf der Endseite, damit das RWKV-Modell effizient in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie mobilen Geräten und dem Internet der Dinge (IoT) betrieben werden kann.
Entwicklung von mehr ToC-KI-Anwendungen:
- Erweiterung der diversifizierten Anwendungsszenarien, um die RWKV-Technologie in einem breiteren Spektrum von Verbraucherszenarien einzusetzen.
- Betonung des Feedbacks der Benutzererfahrung und kontinuierliche Optimierung des Produktdesigns, um die Benutzerbedürfnisse zu erfüllen.
Unterstützung der Ökosystementwicklung:
- Aufbau einer lebendigeren Entwickler-Community, um die Einstiegshürde für die Nutzung von RWKV zu senken.
- Organisation von RWKV-Technologieaustauschaktivitäten und verwandten Wettbewerben, wie z. B. dem bereits veröffentlichten "2025 RWKV Ecosystem Content Collection Competition", und Planung der Veröffentlichung der Preisvergabe und der Bewertungsregeln für den "2025 RWKV Ecosystem Annual Award".
- Förderung der industriellen Zusammenarbeit, um gemeinsam mit Unternehmen der vor- und nachgelagerten Industriekette die Anwendung und Popularisierung der RWKV-Architektur voranzutreiben.
- Aktive Zusammenarbeit mit Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Open-Source-Communities, um die Open-Source-Entwicklung der RWKV-Technologie zu fördern.

RWKV-7: Die neue Kraft der Endseiten-KI

Die neueste RWKV-7-Architektur von YuanShi Intelligence verwendet einen dynamischen Zustandsentwicklungsmechanismus, der das traditionelle Aufmerksamkeits-/Lineare-Aufmerksamkeitsmodell auf den Kopf stellt. Sie verfügt nicht nur über eine starke Fähigkeit zum kontextuellen Lernen, sondern kann auch echtes kontinuierliches Lernen realisieren. Dies bedeutet, dass sich das Modell in der praktischen Anwendung kontinuierlich selbst optimieren und verbessern kann, um die Anpassungsfähigkeit und Effizienz des Modells erheblich zu verbessern.

RWKV-7 behält die 100%igen Eigenschaften eines rekurrenten neuronalen Netzes (RNN) bei und verfügt gleichzeitig über eine hervorragende Fähigkeit zur Verarbeitung langer Texte, wodurch komplexe Textverarbeitungsaufgaben problemlos bewältigt werden können. Beispielsweise kann das RWKV-7-World 0.1B-Modell nach dem Vortraining mit einer Kontextlänge von 4k den "Nadel im Heuhaufen"-Test mit einer Kontextlänge von 16k ohne jegliche Feinabstimmung perfekt bestehen.

RWKV-Technologie: Anerkennung in der Branche und florierendes Open-Source-Ökosystem

Seit der Einführung der RWKV-Architektur hat sie aufgrund ihrer Effizienz und Praktikabilität breite Aufmerksamkeit und Anwendung gefunden und ist zu einer der bemerkenswertesten technischen Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz geworden. Es ist erwähnenswert, dass die RWKV-Community im September 2024 feststellte, dass Microsoft Windows nach der Aktualisierung seiner Office-Komponenten eine RWKV-Laufzeitbibliothek integriert hat. Dies bedeutet, dass weltweit Hunderte Millionen von Windows-Geräten bereits mit der RWKV-Technologie ausgestattet sind, die voraussichtlich in Zukunft zur Unterstützung bestimmter Funktionen in Windows verwendet werden wird, wie z. B. lokaler Copilot und lokaler Speicher-Callback. Dies zeigt die Vorteile von RWKV in Bezug auf die Bereitstellung auf der Endseite und den geringen Stromverbrauch sowie sein enormes Potenzial in der praktischen Anwendung.

Das florierende Open-Source-Ökosystem von RWKV hat auch die Beteiligung vieler Top-Unternehmen und Forschungseinrichtungen angezogen. Beispielsweise haben Unternehmen wie Alibaba, Tencent und Horizon auf der Grundlage von RWKV Forschung zu multimodaler Informationsverarbeitung und verkörperter Intelligenz betrieben. Darüber hinaus haben Hochschulen wie die Zhejiang University und die Southern University of Science and Technology auch eine Reihe von innovativen Forschungen auf der Grundlage von RWKV durchgeführt, wie z. B. multimodale Modelle, gehirnähnliche Modelle und Entscheidungsmodelle, um die diversifizierte Anwendung und den Durchbruch der künstlichen Intelligenz weiter voranzutreiben.

Derzeit sind auf der offiziellen RWKV-Website mehr als 40 Arbeiten von verschiedenen Hochschulen und Unternehmen über die Verwendung von RWKV aufgeführt, was die Machbarkeit und Leistungsfähigkeit von RWKV in den Bereichen Sprache, Multimodalität und Zeitreihen vollständig beweist.

YuanShi Intelligence ist ein High-Tech-Unternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von Großmodellarchitekturen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz konzentriert. Seine Kerntechnologie dreht sich um die RWKV-Architektur. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, effiziente und leichtgewichtige KI-Modelle zu entwickeln, um die Engpässe der traditionellen Transformer-Architektur zu überwinden, eine effizientere Bereitstellung auf der Endseite und ein breiteres Anwendungsspektrum zu realisieren.