Published on

YuanShi Intelligent haalt financiering op voor AI-modelontwikkeling

Auteurs
  • avatar
    Naam
    Ajax
    Twitter

YuanShi Intelligent: Een Nieuwe Speler in AI

YuanShi Intelligent, een alumnus van de Chiji Startup Camp in het voorjaar van 2024, heeft met succes een angel-financieringsronde van miljoenen RMB afgerond. Deze financiering, geleid door Tianji Capital, zal voornamelijk worden gebruikt om de ontwikkeling van hun kerntechnologie, het nieuwe RWKV-framework, te versnellen. Daarnaast zal het bedrijf zich richten op het uitbreiden van meer consumentgerichte (ToC) kunstmatige intelligentie-toepassingen en het opbouwen van een bloeiend ecosysteem voor ontwikkelaars.

Financieringsgeschiedenis en Bedrijfsoverzicht

Shenzhen YuanShi Intelligent Co., Ltd. kondigde officieel aan dat de commerciële wijziging op 25 december 2024 is afgerond, waarmee de angel-financieringsronde van miljoenen RMB is afgesloten. Het bedrijf, opgericht in juni 2023, richt zich op geavanceerd onderzoek naar grote modelarchitecturen en kunstmatige intelligentie-toepassingen. Als een rijzende ster in de AI-sector heeft YuanShi Intelligent voortdurend erkenning gekregen van de kapitaalmarkten dankzij zijn innovatieve technologie en duidelijke ontwikkelingsstrategie. Het is vermeldenswaard dat YuanShi Intelligent vóór deze angel-financieringsronde in januari 2024 al een seed-financieringsronde had ontvangen onder leiding van Chiji Venture Capital. Dit toont de hoge mate van erkenning van de markt voor de technologische kracht, ontwikkelingsvooruitzichten en teamuitvoering van het bedrijf, en voorspelt ook het enorme ontwikkelingspotentieel en de marktruimte in het veld van kunstmatige intelligentie.

Gebruik van Fondsen en Strategische Planning

De fondsen van deze financieringsronde zullen voornamelijk worden geïnvesteerd in de volgende drie kerngebieden:

  • Versnelling van de evolutie van het nieuwe RWKV-framework:
    • Verhoogde investeringen in onderzoek en ontwikkeling van de onderliggende technologie van het RWKV-framework om de prestaties, efficiëntie en stabiliteit van het model continu te verbeteren.
    • Uitbreiding van het R&D-team om multi-modale integratie te onderzoeken, RWKV multi-modale modellen te verbeteren en te optimaliseren, en het toepassingsbereik uit te breiden.
    • Bevordering van model-lightweighting en implementatie aan de kant van het apparaat, waardoor RWKV-modellen efficiënt kunnen werken in omgevingen met beperkte middelen, zoals mobiele apparaten en IoT-apparaten.
  • Ontwikkeling van meer ToC AI-toepassingen:
    • Uitbreiding van diverse toepassingsscenario's om RWKV-technologie toe te passen op een breder scala aan consumentenscenario's.
    • Nadruk op feedback van gebruikerservaringen en voortdurende optimalisatie van productontwerp om aan de behoeften van gebruikers te voldoen.
  • Ondersteuning van ecosysteemontwikkeling:
    • Het opbouwen van een bloeiende ontwikkelaarsgemeenschap om de drempel voor het gebruik van RWKV te verlagen.
    • Organiseren van RWKV technische uitwisselingsactiviteiten en gerelateerde wedstrijden, zoals de reeds openbare "2025 RWKV Ecosystem Content Collection Competition", en het plannen van de release van de "2025 RWKV Ecosystem Annual Award" prijsinstellingen en beoordelingsregels.
    • Het bevorderen van industriële samenwerking met bedrijven in de upstream en downstream van de industriële keten om de toepassing en popularisering van het RWKV-framework gezamenlijk te bevorderen.
    • Actieve samenwerking met universiteiten, onderzoeksinstellingen en open-sourcegemeenschappen om de open-source en ontwikkeling van RWKV-technologie te bevorderen.

RWKV-7: Nieuwe Kracht voor Edge AI

Het nieuwste RWKV-7-framework van YuanShi Intelligent maakt gebruik van een dynamisch state-evolutiemechanisme, dat het traditionele attention/linear attention-model omverwerpt. Het heeft niet alleen een sterk contextueel leervermogen, maar kan ook echt continu leren realiseren. Dit betekent dat het model zichzelf in praktische toepassingen voortdurend kan optimaliseren en verbeteren op basis van nieuwe gegevens, waardoor de aanpasbaarheid en efficiëntie van het model aanzienlijk worden verbeterd.

RWKV-7 behoudt 100% van de kenmerken van een recurrent neuraal netwerk (RNN), terwijl het ook uitstekende mogelijkheden voor lange tekstverwerking heeft en gemakkelijk complexe tekstverwerkingstaken aankan. Het RWKV-7-World 0.1B-model, bijvoorbeeld, is na pre-training met een contextlengte van 4k in staat om de "naald in een hooiberg"-test met een contextlengte van 16k perfect te doorstaan zonder enige fijnafstemming.

RWKV-technologie: Erkenning in de Industrie en een Bloeiend Open-Source Ecosysteem

Sinds de introductie van het RWKV-framework heeft het, dankzij zijn efficiëntie en bruikbaarheid, brede aandacht en toepassing gekregen en is het een van de meest opvallende technische oplossingen in het veld van kunstmatige intelligentie geworden. Het is vermeldenswaard dat de RWKV-gemeenschap in september 2024 ontdekte dat Microsoft Windows het RWKV-runtime in zijn Office-componenten had ingebouwd na een update. Dit betekent dat honderden miljoenen Windows-apparaten wereldwijd al zijn uitgerust met RWKV-technologie, die naar verwachting in de toekomst zal worden gebruikt om bepaalde functies in het Windows-systeem te ondersteunen, zoals lokale Copilot en lokale geheugen-callbacks. Dit toont de voordelen van RWKV op het gebied van implementatie aan de kant van het apparaat en een laag stroomverbruik, evenals het enorme potentieel in praktische toepassingen.

Het bloeiende open-source ecosysteem van RWKV heeft ook de deelname van veel topbedrijven en onderzoeksinstellingen aangetrokken. Bedrijven zoals Alibaba, Tencent en Horizon Robotics hebben bijvoorbeeld onderzoek gedaan naar geavanceerde technologieën zoals multi-modale informatieverwerking en belichaamde intelligentie op basis van RWKV. Bovendien hebben universiteiten zoals de Zhejiang University en de Southern University of Science and Technology ook een aantal innovatieve onderzoeken uitgevoerd op basis van RWKV, zoals multi-modale modellen, hersenachtige modellen en beslissingsmodellen, waardoor de gediversifieerde toepassing en doorbraak van kunstmatige intelligentietechnologie verder worden bevorderd.

Momenteel zijn er meer dan 40 papers over het gebruik van RWKV van verschillende universiteiten en bedrijven opgenomen op de officiële RWKV-website, wat de haalbaarheid en mogelijkheden van RWKV op het gebied van taal, multi-modaliteit en tijdreeksen volledig bewijst.

YuanShi Intelligent, als een hightechbedrijf dat zich richt op onderzoek en ontwikkeling van grote modelarchitecturen en kunstmatige intelligentie-toepassingen, heeft zijn kerntechnologie gecentreerd rond het RWKV-framework. Het bedrijf is toegewijd aan het creëren van efficiënte, lichtgewicht AI-modellen om de knelpunten van de traditionele Transformer-architectuur te doorbreken, een efficiëntere implementatie aan de kant van het apparaat te realiseren en een breder scala aan toepassingsscenario's te bieden.