Financement de YuanShi Intelligence pour le développement de modèles d'IA

YuanShi Intelligence obtient un financement pour le développement de modèles d'IA

YuanShi Intelligence, une entreprise issue du programme d'incubation de Chiji en 2024, a réussi à boucler un tour de financement d'amorçage de plusieurs millions de RMB. Ce financement, mené par Tianji Capital, sera principalement utilisé pour accélérer le développement de son architecture centrale RWKV, tout en élargissant ses applications d'intelligence artificielle (IA) destinées aux consommateurs (ToC) et en s'efforçant de construire un écosystème de communauté de développeurs plus prospère.

Parcours de financement et aperçu de l'entreprise

Shenzhen YuanShi Intelligence Co., Ltd. a officiellement annoncé la finalisation de son changement d'enregistrement industriel et commercial le 25 décembre 2024, marquant la conclusion réussie de son tour de financement d'amorçage de plusieurs millions de RMB. Fondée en juin 2023, l'entreprise se concentre sur la recherche de pointe en matière d'architecture de grands modèles et d'applications d'IA. En tant qu'étoile montante dans le domaine de l'IA, YuanShi Intelligence a continué de gagner la reconnaissance du marché des capitaux grâce à sa technologie innovante et à sa stratégie de développement claire. Il est à noter qu'avant ce tour de financement d'amorçage, YuanShi Intelligence avait déjà obtenu un financement de démarrage mené par Chiji Venture Capital en janvier 2024, ce qui démontre pleinement la grande reconnaissance du marché pour sa force technologique, ses perspectives de développement et l'exécution de son équipe, tout en prédisant son énorme potentiel de développement et son espace de marché dans le domaine de l'IA.

Utilisation des fonds et planification stratégique

Les fonds de ce tour de financement seront principalement investis dans les trois domaines clés suivants :

Accélérer l'évolution de la nouvelle architecture RWKV :
- Augmenter les investissements dans la recherche et le développement de la technologie sous-jacente de l'architecture RWKV afin d'améliorer continuellement les performances, l'efficacité et la stabilité du modèle.
- Élargir l'équipe de R&D, explorer l'intégration multimodale, améliorer et optimiser les modèles multimodaux RWKV, et étendre leur champ d'application.
- Promouvoir l'allègement des modèles et le déploiement côté terminal, afin que les modèles RWKV puissent fonctionner efficacement dans des environnements aux ressources limitées tels que les appareils mobiles et les appareils de l'Internet des objets (IoT).
Développer davantage d'applications d'IA côté ToC :
- Élargir les scénarios d'application diversifiés et appliquer la technologie RWKV à un plus large éventail de scénarios de niveau consommateur.
- Accorder de l'importance aux commentaires des utilisateurs et optimiser continuellement la conception des produits afin de répondre aux besoins des utilisateurs.
Soutenir le développement de l'écosystème :
- Construire une communauté de développeurs plus prospère et réduire le seuil d'utilisation de RWKV. Organiser des activités d'échange technique RWKV et des compétitions connexes, telles que le concours de collecte de contenu de l'écosystème RWKV 2025, qui a déjà été rendu public, et prévoir de publier les paramètres des prix et les règles d'évaluation du prix annuel de l'écosystème RWKV 2025.
- Promouvoir la coopération industrielle et travailler avec les entreprises en amont et en aval de la chaîne industrielle pour promouvoir l'application et la vulgarisation de l'architecture RWKV.
- Coopérer activement avec les universités, les instituts de recherche et les communautés open source pour promouvoir l'ouverture et le développement de la technologie RWKV.

RWKV-7 : Une nouvelle force pour l'IA côté terminal

La dernière architecture RWKV-7 lancée par YuanShi Intelligence adopte un mécanisme d'évolution dynamique de l'état, qui bouleverse les modes traditionnels d'attention/attention linéaire. Elle possède non seulement une forte capacité d'apprentissage contextuel, mais elle peut également réaliser un véritable apprentissage continu, ce qui signifie que le modèle peut s'auto-optimiser et s'améliorer en permanence en fonction de nouvelles données dans les applications pratiques, améliorant ainsi considérablement l'adaptabilité et l'efficacité du modèle.

RWKV-7, tout en conservant les caractéristiques à 100 % du réseau neuronal récurrent (RNN), possède également une excellente capacité de traitement de texte long et peut facilement gérer des tâches complexes de traitement de texte. Par exemple, le modèle RWKV-7-World 0.1B, après avoir été pré-entraîné avec une longueur de contexte de 4k, peut passer parfaitement le test "aiguille dans une botte de foin" avec une longueur de contexte de 16k sans aucun réglage fin.

Technologie RWKV : Reconnaissance de l'industrie et écosystème open source en plein essor

Depuis le lancement de l'architecture RWKV, elle a attiré une large attention et des applications grâce à son efficacité et sa praticité, devenant l'une des solutions techniques les plus remarquables dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il est à noter qu'en septembre 2024, la communauté RWKV a découvert que le système Microsoft Windows avait intégré la bibliothèque d'exécution de RWKV après la mise à jour de ses composants Office. Cela signifie que des centaines de millions d'appareils Windows dans le monde sont déjà équipés de la technologie RWKV, qui devrait être utilisée à l'avenir pour prendre en charge certaines fonctions du système Windows, telles que Copilot local et le rappel de mémoire local. Cela démontre pleinement les avantages de RWKV en termes de déploiement côté terminal et de faible consommation d'énergie, ainsi que son énorme potentiel dans les applications pratiques.

L'écosystème open source en plein essor de RWKV a également attiré la participation de nombreuses entreprises et institutions de recherche de premier plan. Par exemple, des entreprises telles qu'Alibaba, Tencent et Horizon ont mené des recherches sur le traitement de l'information multimodale et l'intelligence incarnée basées sur RWKV. En outre, des universités telles que l'université du Zhejiang et l'université des sciences et technologies du Sud ont également mené un certain nombre de recherches innovantes basées sur RWKV, telles que des modèles multimodaux, des modèles de type cérébral et des modèles de décision, ce qui a permis de promouvoir davantage la diversification des applications et les percées de la technologie de l'intelligence artificielle.

Actuellement, plus de 40 articles sur l'utilisation de RWKV rédigés par de nombreuses universités et entreprises ont été inclus sur le site officiel de RWKV, ce qui prouve pleinement la faisabilité et la capacité de RWKV dans les domaines du langage, du multimodal et des séries temporelles.

YuanShi Intelligence, en tant qu'entreprise de haute technologie axée sur la recherche et le développement d'architectures de grands modèles et d'applications d'intelligence artificielle, a pour technologie centrale l'architecture RWKV. L'entreprise s'engage à créer des modèles d'IA efficaces et légers afin de briser les goulots d'étranglement de l'architecture Transformer traditionnelle, de réaliser un déploiement côté terminal plus efficace et un plus large éventail de scénarios d'application.