Published on

Финансирование YuanShi Intelligence для разработки ИИ-моделей

Авторы
  • avatar
    Имя
    Ajax
    Twitter

YuanShi Intelligence привлекает финансирование для развития ИИ-моделей

Компания YuanShi Intelligence, выпускник весеннего лагеря стартапов Qiji 2024 года, успешно завершила ангельский раунд финансирования на сумму в десятки миллионов юаней. Этот раунд возглавила компания Tianji Capital. Привлеченные средства будут направлены на ускорение разработки их ключевой технологии - новой архитектуры RWKV, а также на расширение спектра приложений искусственного интеллекта (ИИ), ориентированных на потребителей (ToC), и на создание более активного сообщества разработчиков.

История финансирования и обзор компании YuanShi Intelligence

Компания Shenzhen YuanShi Intelligence Co., Ltd. официально объявила о завершении коммерческих изменений 25 декабря 2024 года, что ознаменовало успешное завершение ангельского раунда финансирования на десятки миллионов юаней. Компания была основана в июне 2023 года и специализируется на передовых исследованиях в области архитектуры больших моделей и приложений ИИ. Являясь восходящей звездой в области ИИ, YuanShi Intelligence продолжает получать признание на рынке капитала благодаря своим инновационным технологиям и четкой стратегии развития. Стоит отметить, что до этого ангельского раунда YuanShi Intelligence уже получила посевное финансирование от Qiji Chuangtan в январе 2024 года, что свидетельствует о высокой оценке рынком ее технологических возможностей, перспектив развития и исполнительности команды, а также указывает на ее огромный потенциал развития и рыночное пространство в области ИИ.

Использование средств и стратегическое планирование

Привлеченные средства будут в основном направлены на следующие три ключевые области:

  • Ускорение развития новой архитектуры RWKV:
    • Увеличение инвестиций в исследования базовых технологий архитектуры RWKV для постоянного повышения производительности, эффективности и стабильности моделей.
    • Расширение команды разработчиков, изучение мультимодальной интеграции, улучшение и оптимизация мультимодальных моделей RWKV, а также расширение их области применения.
    • Содействие облегчению моделей и развертыванию на стороне клиента, чтобы модели RWKV могли эффективно работать в средах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные устройства и устройства Интернета вещей (IoT).
  • Разработка большего количества приложений ИИ для ToC:
    • Расширение спектра применения, применение технологии RWKV в более широком диапазоне потребительских сценариев.
    • Придание значения отзывам пользователей, постоянная оптимизация дизайна продукта для удовлетворения потребностей пользователей.
  • Поддержка развития экосистемы:
    • Создание более процветающего сообщества разработчиков, снижение порога использования RWKV.
    • Организация технических обменов и связанных с ними конкурсов RWKV, таких как уже объявленный «Конкурс по сбору контента экосистемы RWKV 2025», а также планирование объявления о наградах и правилах оценки «Ежегодной премии экосистемы RWKV 2025».
    • Содействие промышленному сотрудничеству, совместное продвижение применения и популяризации архитектуры RWKV с предприятиями, работающими в восходящем и нисходящем направлениях производственной цепочки.
    • Активное сотрудничество с университетами, исследовательскими институтами и сообществами открытого исходного кода для продвижения открытого исходного кода и развития технологии RWKV.

RWKV-7: Новая сила для ИИ на стороне клиента

Новейшая архитектура RWKV-7, представленная компанией YuanShi Intelligence, использует механизм динамической эволюции состояний, который меняет традиционные модели внимания/линейного внимания. Она не только обладает мощными возможностями контекстного обучения, но и способна к непрерывному обучению, что означает, что модель может постоянно самооптимизироваться и совершенствоваться на основе новых данных в реальных приложениях, тем самым значительно повышая адаптивность и эффективность модели.

RWKV-7, сохраняя 100% характеристики рекуррентной нейронной сети (RNN), также обладает превосходными возможностями обработки длинных текстов и может легко справляться со сложными задачами обработки текста. Например, модель RWKV-7-World 0.1B, предварительно обученная на длине контекста 4k, может идеально пройти тест «иголка в стоге сена» на длине контекста 16k без какой-либо тонкой настройки.

Технология RWKV: Признание в отрасли и процветающая экосистема открытого исходного кода

С момента появления архитектура RWKV привлекла широкое внимание и применение благодаря своей эффективности и практичности, став одним из самых заметных технических решений в области ИИ. Стоит отметить, что в сентябре 2024 года сообщество RWKV обнаружило, что Microsoft Windows встроила библиотеку RWKV после обновления своих компонентов Office. Это означает, что сотни миллионов устройств Windows по всему миру уже оснащены технологией RWKV, которая, как ожидается, будет использоваться для поддержки некоторых функций в Windows, таких как локальный Copilot и локальный механизм обратного вызова памяти. Это в полной мере демонстрирует преимущества RWKV в развертывании на стороне клиента и низком энергопотреблении, а также ее огромный потенциал в реальных приложениях.

Процветающая экосистема открытого исходного кода RWKV также привлекла к участию множество ведущих компаний и исследовательских институтов. Например, такие компании, как Alibaba, Tencent и Horizon, проводят исследования передовых технологий, таких как мультимодальная обработка информации и воплощенный интеллект, на основе RWKV. Кроме того, такие университеты, как Чжэцзянский университет и Южно-Китайский научно-технический университет, также провели ряд инновационных исследований на основе RWKV, таких как мультимодальные модели, модели, подобные мозгу, и модели принятия решений, что еще больше способствует диверсификации и прорыву технологий искусственного интеллекта.

В настоящее время на официальном сайте RWKV размещено более 40 статей об использовании RWKV, написанных различными университетами и компаниями, что в полной мере доказывает осуществимость и возможности RWKV в области языка, мультимодальности и временных рядов.

YuanShi Intelligence, как высокотехнологичное предприятие, специализирующееся на разработке архитектуры больших моделей и приложений ИИ, имеет в своей основе архитектуру RWKV. Компания стремится создавать эффективные и легкие модели ИИ, чтобы преодолеть узкие места традиционной архитектуры Transformer, добиться более эффективного развертывания на стороне клиента и более широкого спектра применения.