Cohere的构建之路：深入剖析这家AI初创公司

Cohere的诞生：从研究到创业

Cohere的旅程始于Aidan Gomez在谷歌大脑实习期间参与的开创性论文“Attention is All You Need”。这篇论文的核心贡献是提出了Transformer模型，该模型彻底改变了人工智能领域，并为BERT和GPT等模型的开发奠定了基础。Aidan与Lukasz Kaiser合作开发了一个用于训练大型神经网络的软件平台，并与Noam Shazeer共同探索了RNN的替代方案。正是这些早期的研究工作，为Aidan后来创立Cohere奠定了坚实的基础。

Aidan亲眼目睹了Transformer模型的强大潜力，当他看到该模型仅从一个单词输入就生成连贯的故事时，他深受震撼。这种体验激发了他将研究成果转化为实际应用的渴望，也促使他走上了创业之路。

与Aidan一同创业的还有Ivan Zhang，他是多伦多大学的校友，以动手能力强、喜欢在实践中学习而著称。他们最初成立了一个名为FOR.ai的人工智能研究小组，为后续的创业奠定了基础。

业务模式的转变

最初，Aidan和Ivan的想法是创建一个用于压缩人工智能模型的平台。然而，由于市场需求不足，他们不得不进行业务转型。随着GPT-2的发布以及模型规模的重要性日益凸显，他们将重点转向了大型语言模型。

Cohere的第一个产品是一个文本自动完成工具，采用的是ToC（企业对消费者）模式。然而，他们很快意识到，消费类产品的挑战性较高，于是转向了ToB（企业对企业）模式，为企业客户提供API平台。

Cohere的使命是让所有企业都能轻松使用人工智能，消除采用人工智能的障碍。为了实现这一目标，Cohere提供可定制的模型、多云和本地部署选项，以及强大的数据隐私保护。这些特性使其在竞争激烈的人工智能市场中脱颖而出。

人才与文化

Cohere在人才招聘方面采取了独特的方法。他们不拘泥于背景，而是寻找那些对人工智能充满热情并渴望产生影响的人。他们更看重实践经验和实际应用能力，而非纯粹的学术成就。

Cohere营造了一种鼓励探索和创新的文化，既重视研究也重视工程。这种文化氛围鼓励员工不断尝试新想法，推动公司不断进步。

人工智能的未来

Aidan认为，人工智能市场不会被垄断，不同的公司会在其中找到各自的定位。他同时也对人工智能被滥用于操纵社交媒体和公共舆论的可能性表示担忧。Ivan则强调了评估人工智能模型和确保数据隐私的挑战。

他们都对具身人工智能（Embodied AI）的潜力充满期待。具身人工智能将人工智能与机器人和物理系统相结合，使它们能够与现实世界互动。Aidan还推测，人工智能未来可能会超越人类知识进行学习，创造新的知识。

关键概念解析

Transformer模型：一种神经网络架构，使用注意力机制来处理文本等序列数据。
RNN（循环神经网络）：一种通过保持隐藏状态来处理序列数据的神经网络，该隐藏状态会捕获来自先前输入的信息。
ToC（企业对消费者）：一种直接向个人消费者销售产品或服务的商业模式。
ToB（企业对企业）：一种向其他企业销售产品或服务的商业模式。
API（应用程序编程接口）：一组规则和规范，允许不同的软件应用程序相互通信。
具身人工智能：将人工智能与机器人等物理系统集成，使其能够与现实世界互动。
多云：使用来自不同提供商的多个云计算服务。
本地部署：在公司自己的服务器上部署软件和基础设施。
微调：将预训练的人工智能模型调整到特定任务或数据集的过程。
词嵌入：一种将单词表示为数值向量的技术，捕捉其语义含义。

Cohere的成功并非偶然，而是其对技术、人才和市场机遇的深刻理解的体现。这家公司在不断发展的人工智能领域中找到了自己的位置，并致力于为企业提供强大而可靠的人工智能解决方案。