Kā mākslīgā intelekta grāmatvedības jaunuzņēmums Rillet piesaistīja 100 miljonus dolāru un 48 stundu laikā kļuva par vienradzi> ↗
Mākslīgā intelekta grāmatvedības jaunuzņēmums Rillet piesaistīja 100 miljonus dolāru ar 1 miljarda dolāru novērtējumu, un acīmredzot viss tika paveikts tikai 48 stundu laikā. Uzņēmums apgalvo, ka tā gada ieņēmumi iepriekšējā ceturksnī dubultojās, un tagad tam ir aptuveni 600 klientu.
Rillet cenšas aizstāt tradicionālās finanšu sistēmas daļas ar mākslīgā intelekta aģentiem, kas apstrādā grāmatvedības darbplūsmas, vienlaikus paturot cilvēkus apstiprināšanas procesā. Iconiq bija šīs kārtas līderis, un esošie investori, tostarp Sequoia, jau ir ļoti labi iepazinušies ar šo biznesu... kas, iespējams, palīdz izskaidrot neparasti ātro čeku izrakstīšanu. (TechCrunch)
Starcloud piesaista 250 miljonus dolāru, lai orbītā izveidotu mākslīgā intelekta datu centrus ↗
Starcloud piesaistīja 250 miljonus dolāru ar 2,3 miljardu dolāru novērtējumu, un starp atbalstītājiem bija Nvidia un Cisco Investments. Tās diezgan mežonīgi skanošais plāns: būvēt mākslīgā intelekta skaitļošanas infrastruktūru kosmosā, kur saules enerģija ir bagātīga un sauszemes dzesēšanas ierobežojumi izskatās ļoti... sauszemes.
Jaunuzņēmums jau ir veicis orbitālu mākslīgā intelekta apmācības braucienu, izmantojot Nvidia GPU. Tā ilgtermiņa vīzija ietver tūkstošiem satelītu un galu galā milzīgas orbitālās skaitļošanas platformas — būtībā datu centru ar planētu zem tā. (SiliconANGLE)
Nvidia sadarbojas ar datu centru izstrādātāju Cloverleaf> ↗
Nvidia sadarbojās ar Cloverleaf Infrastructure — uzņēmumu, kas sadarbojas ar komunālajiem pakalpojumiem un datu centru izstrādātājiem, lai nodrošinātu elektroapgādi un sagatavotu vietas lieliem skaitļošanas projektiem. Nvidia ir arī ieguvusi mazākuma akciju daļu uzņēmumā.
Interesanti ir spararats. Nvidia pelna bagātības, pārdodot mākslīgā intelekta aparatūru, un pēc tam arvien vairāk daļu no šī kapitāla izmanto, lai palīdzētu finansēt infrastruktūru, kas... iegādājas vairāk mākslīgā intelekta aparatūras. Apļveida ekonomika, protams, bet stratēģiski diezgan sakārtota. (TechCrunch)
DeepSeek debitē ar multimodālu valodas modeli, kas konkurē ar Opus 4.8> ↗
DeepSeek debitēja V4 Flash Vision Exp — multimodālu papildinājumu savai vadošo modeļu saimei, kas var darboties gan teksta, gan vizuālo ievades datu vidē. Uzņēmuma testos tas ievērojami uzlabojās vairākos attēlu analīzes etalonos, salīdzinot ar pamatā esošo V4 Flash modeli.
DeepSeek arī apgalvo, ka eksperimentālais modelis divos vizuālajos etalonos pārspēja Anthropic Opus 4.8. Pārdevēju etaloni, protams, ir pelnījuši ierasto piesardzību, taču Ķīnas robežmodeļu sacensība acīmredzami nerimst. (SiliconANGLE)
Anthropic Opus 4.6 ir netīra mašīna ↗
TechCrunch atklāja, ka Claude Opus 4.6 atkārtoti ģenerēja nepārprotami seksuāla rakstura materiālus, neskatoties uz Anthropic lietošanas noteikumiem, kas to aizliedza. Tiešajās pārbaudēs modelis izpildīja visus 10 tam iesniegtos nepārprotamos pieprasījumus.
Pētnieki arī demonstrēja jailbreak metodes pret dažiem vecākiem Claude modeļiem, kurus Anthropic joprojām piedāvā. Jaunākās Opus versijas pretojās tai pašai pieejai, tāpēc šī nav gluži visa Claude saime, kas ir sašutusi, taču tas parāda, kā uz papīra rakstītas politikas var kļūt diezgan neskaidras, tiklīdz ģeneratīvs modelis sāk runāt. (TechCrunch)
Lielākie YouTube satura veidotāji saskaras ar negatīvu reakciju par mākslīgā intelekta naudas pieņemšanu ↗
Ievērojami filmu veidotāji, tostarp Mati Hāpoja un Sems Kolders, saņēma kritiku pēc tam, kad publicēja video, kuros demonstrēja mākslīgā intelekta video platformu Higgsfield un tās Seedance tehnoloģiju. Skatītāji sāka apšaubīt, vai entuziasma pilnās mākslīgā intelekta demonstrācijas, ko viņi redzēja, ir sponsorētas reklāmas.
Higsfīlds vēlāk apstiprināja, ka veidotāji saņēma atlīdzību, izmantojot sarunās panāktas naudas un platformas kredītu kombinācijas. Šī negatīvā reakcija ir neliels brīdinājuma signāls ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzņēmumiem: maksājot cienījamiem veidotājiem, protams, var nopirkt sasniedzamību, taču ticamību ir daudz grūtāk nomāt. (The Verge)
Bieži uzdotie jautājumi
Kāpēc Rillets tik ātri kļuva par vienradzi?
Rillet piesaistīja 100 miljonus ASV dolāru ar 1 miljarda ASV dolāru novērtējumu, un finansējums, kā ziņots, tika savākts tikai 48 stundu laikā. Uzņēmums paziņoja, ka tā gada ieņēmumi iepriekšējā ceturksnī ir divkāršojušies un ka tam ir aptuveni 600 klientu. Esošā investoru pieredze, tostarp Sequoia iesaistīšanās, iespējams, arī palīdzēja investoriem ātri reaģēt.
Kā darbotos Starcloud mākslīgā intelekta datu centri kosmosā?
Starcloud vēlas izvietot mākslīgā intelekta skaitļošanas infrastruktūru orbītā, kur saules enerģija ir viegli pieejama un potenciāli varētu izvairīties no dažiem zemes dzesēšanas ierobežojumiem. Uzņēmums jau ir pabeidzis orbitālu mākslīgā intelekta apmācības braucienu, izmantojot Nvidia GPU. Tā ilgtermiņa vīzija ietver tūkstošiem satelītu un daudz lielākas skaitļošanas platformas, kas darbojas kosmosā.
Kāpēc Nvidia iegulda mākslīgā intelekta datu centru infrastruktūrā?
Nvidia sadarbojās ar Cloverleaf Infrastructure un ieguva mazākuma akciju daļu uzņēmumā. Cloverleaf palīdz savienot komunālos pakalpojumus ar datu centru izstrādātājiem, nodrošinot elektroapgādi un sagatavojot vietas lieliem skaitļošanas projektiem. Šī vienošanās varētu palīdzēt paplašināt mākslīgā intelekta darba slodzēm nepieciešamo infrastruktūru, vienlaikus netieši atbalstot nākotnes pieprasījumu pēc Nvidia aparatūras, kas tiek izmantota šajās iekārtās.
Kas jauns DeepSeek V4 Flash Vision Exp?
DeepSeek V4 Flash Vision Exp pievieno uzņēmuma V4 modeļu saimei multimodālas iespējas, ļaujot tai apstrādāt gan teksta, gan vizuālos ievades datus. DeepSeek apgalvo, ka modelis ir uzlabojies vairākos attēlu analīzes kritērijos, salīdzinot ar pamatā esošo V4 Flash modeli. Uzņēmums arī ziņoja par labākiem rezultātiem nekā Anthropic Opus 4.8 divos vizuālajos kritērijos, lai gan šie joprojām ir pārdevēju ziņotie salīdzinājumi.
Ko par pašreizējiem mākslīgā intelekta riskiem saka Claude cietuma izlaušanās un YouTube mākslīgā intelekta negatīvā reakcija?
Šie stāsti izceļ divus atšķirīgus izaicinājumus pašreizējās mākslīgā intelekta ziņās: modeļa uzvedības kontrole un sabiedrības uzticības saglabāšana. Testi atklāja, ka vecāks Claude modelis varēja radīt materiālus, ko aizliedz Anthropic politika, savukārt jaunākas versijas pretojās tām pašām metodēm. Atsevišķi apmaksātās YouTube reklāmas par Higgsfield radīja jautājumus par informācijas atklāšanu un ticamību, kad uzticami veidotāji demonstrē ģeneratīvus mākslīgā intelekta produktus.