百川智能完成 50 億元 A 輪融資，北上深國資入局；OpenAI 挑戰谷歌，發佈 AI 搜索 SearchGPT丨AI情報局

今日融資快報

百川智能完成50億元A輪融資，北上深國資入局

百川智能是在2023年4月成立的第一批國內AI大模型公司，由前搜狗公司CEO王小川創立。其核心團隊由來自搜狗、Google、騰訊、百度、華爲、微軟、字節等科技公司的AI人才。

百川智能完成A輪融資，總融資金額達50億元，並且將以200億估值開啓B輪融資。A輪投資方里有阿里、小米、騰訊、亞投資本、中金等頭部大廠和市場化投資機構，也包括北京市人工智能產業投資基金、上海人工智能產業投資基金、深創投等國資背景產業投資基金。（36氪、界面新聞）

Harvey宣佈完成GV、OpenAI以及紅杉美國等1億美元C輪融資！最新估值15億美元

7月23日，Harvey正式宣佈完成由Google Ventures（GV）領投的C輪融資，參與投資的還OpenAI、Kleiner Perkins、Sequoia Capital、Elad Gil和SV Angel。據悉，本輪融資總額達1億美元，公司估值爲15億美元，這筆資金將使Harvey在全球範圍內擴展和改進其AI技術。Harvey計劃利用這筆新資金投資於工程、數據和領域專業知識，這些對於構建促進最複雜知識工作的AI原生系統至關重要。（有新Newin）

鯨魚機器人完成第7輪融資，融資金額超1億

鯨魚機器人是一家專注於AI Robot+Edu領域的全球性高科技企業，立志爲全球15億青少年提供AI Robot產品。集機器人軟硬件的設計、研發、生產、銷售爲一體。

鯨魚機器人宣佈完成第7輪融資。由上海久事集團、陸家嘴集團、上文投、五星體育傳媒等多個國資平臺共同設立的上海體育產業基金參與了本輪融資，融資金額超過1億人民幣。（36氪）

AI威脅檢測初創公司 Lakera AIA輪融資 2000 萬美元

生成式人工智能威脅檢測初創公司 Lakera AI AG 以創建全球最大的“人工智能紅隊”之一來測試生成式 AI 模型而聞名，該公司今天表示已完成 2000 萬美元的早期融資。Lakera 還有第二款名爲 MLTest 的產品，該產品專爲需要在將計算機視覺模型部署到生產中之前測試其性能的開發人員而設計。

A 輪融資由歐洲風險投資公司 Atomico 領投，Citi Ventures、Dropbox Ventures 和 Redalpine 參與，使該初創公司的總資金達到 3000 萬美元

放射學AI初創公司 Deepc 籌集 1300 萬美元的 A 輪延期融資

Deepc 成立於 2019 年，通過 deepcOS，臨牀醫生可以訪問針對 60 多種臨牀適應症的監管批准的 AI 解決方案，使醫療保健提供者能夠從放射學 AI 的快速發展中受益，而無需任何技術、操作或商業複雜性。

Deepc 已完成 A 輪融資，延期融資金額爲 1300 萬美元，迄今爲止的融資總額達到 3000 萬美元。Sofinnova Partners 和 Bertelsmann Investments 共同領投此輪融資，新投資者 KHP Ventures 和 SwissHealth Ventures 以及現有投資者 Winning Mindset Ventures 也參與其中。

AI驅動的企業學習公司 Uplimit 完成 1100 萬美元的 A 輪融資

人工智能驅動的企業學習領域的領導者 Uplimit 宣佈已完成 1100 萬美元的 A 輪融資。Salesforce Ventures 與現有投資者 GSV Ventures、Greylock Partners 和 Cowboy Ventures 以及新投資者 Translink Capital、Workday Ventures 和 Conviction 一起領投了本輪融資。

醫療機器人研發商Clarapath完成B輪融資

Clarapath成立於2014年，是一家致力於提供集成技術的醫療機器人研發商，旨在自動化和增強人類和動物組織的處理，以進行病理檢查。Clarapath宣佈完成了B輪融資，投資方包括CU Healthcare Innovation Fund、Mayo Clinic、Northwell Ventures和Ochsner Ventures。

AI 信託初創公司 Vijil獲600 萬美元種子融資

AI安全初創公司 Vijil AI Inc. 已獲得 600 萬美元的種子資金，該公司推出了首款基於雲的工具，幫助公司構建和部署更可靠的生成式 AI 代理。Vijil 只需要客戶提供關於其模型使用情況的小樣本數據，就可以創建一個全面的測試套件來衡量它在該上下文中幾乎任何類型的場景中的表現，並對模型進行評分。適用於各種生成式人工智能系統，包括開源大語言模型、封閉式人工智能應用編程接口、檢索增強生成應用程序和人工智能代理。

本輪融資由 Mayfield LLC 的 AIStart 種子基金和 Google LLC 的專注於人工智能的種子基金 Gradient Ventures 共同領投。

AI驅動的雲風險解決初創公司 ZEST Security 獲 500 萬美元融資

ZEST 提供了一個平臺，可以關聯並查明雲風險的根本原因制定解決路徑，消除攻擊者可以利用的雲漏洞和錯誤配置。資金來自 Hanaco Venture Capital Ltd.、Silvertech Ventures LP 和一些未透露姓名的天使投資者。

AI 無代碼工作流平臺 Gumloop獲310 萬美元融資

Gumloop 成立於一年多前，最初只是一個服務於 Discord 社區小衆用戶的側項目，旨在幫助他們利用AI實現工作自動化。目前已經發展成一款讓任何人都能通過拖放方式完全自動化工作的自動化平臺。用戶可以創建強大的 AI 驅動工作流程，這些流程可以直接與他們的數據集成，無需編程經驗。

AI 自動化平臺 Gumloop 宣佈完成 First Round Capital領投的種子輪融資，參與投資的還包括 YCombinator，以及 Instacart、Dropbox、Airtable、Mercury、Zeus 等知名科技公司的聯合創始人。（有新Newin）

網絡抓取 AI 代理平臺Reworkd獲275萬美元種子資金

Reworkd 創始人去年推出 AgentGPT，是構建 AI 代理的免費工具，在 GitHub 上走紅，一週內獲得超 10 萬每日用戶。但聯合創始人很快意識到構建通用 AI 代理的範圍過於廣泛，因此 Reworkd 轉型爲網絡抓取公司，專注於構建 AI 代理以從公共網絡中提取結構化數據。

Reworkd 從 Paul Graham、AI Grant、SV Angel、General Catalyst 和 Panache Ventures 等公司籌集了 275 萬美元的新種子資金。加上去年來自 Panache Ventures 和 Y Combinator 的 125 萬美元種子前投資，籌集的資金總額達到 400 萬美元。

AI驅動的專利申請公司Chekable 獲得 NEC 資助

Chekable Inc. 是一家利用AI來自動化專利申請和檢索流程的初創公司，已完成來自 NEC 公司硅谷加速器 NEC X 的一項未公開投資。

Web3 AI平臺Assisterr完成種子輪融資

Assisterr成立於2023年8月25日，致力於爲開發人員提供基礎設施，幫助他們構建自己的AI用例。本輪融資由Contango、Decasonic等11家知名投資機構共同參與，投資金額未公開。

（歡迎添加微信AIyanxishe2，瞭解更多AIGC、融資情況，與志同道合的朋友一同暢聊時新AI產品）

今日大廠風聞

消息稱 OpenAI 公司 2024 年資金缺口達到 50 億美元

OpenAI 用於 AI 推理的算力相當於 35 萬臺包含英偉達 A100 芯片的服務器，其中約 29 萬臺用於 ChatGPT，且近乎滿負荷運行。今年預計訓練和推理 AI 的總成本可能達到 70 億美元。隨着公司的發展，OpenAI員工成本可能會達到 15 億美元。儘管 OpenAI 每年從 ChatGPT 獲得約 20 億美元的收入，並可能從 LLMs 的收費訪問中獲得近 10 億美元的收入，但預計今年仍將面臨 50 億美元的資金缺口，可能需要進行新一輪融資。（The Information ）

OpenAI測試新AI搜索功能SearchGPT，直接挑戰谷歌

7月26日消息，人工智能領域傳來重磅新聞，OpenAI的人工智能搜索正式開始測試，直接挑戰谷歌。OpenAI 正在讓有限的用戶羣測試一組新的搜索功能，該功能將以更及時的信息和突出的來源鏈接來回答問題，這是其迄今爲止對Alphabet Inc.旗下谷歌最直接的挑戰。

這項名爲 SearchGPT 的新選項將作爲原型發佈在網絡瀏覽器上，併爲用戶提供獨立的搜索體驗，該體驗稍後可能會添加到其最著名的產品 ChatGPT 中。OpenAI 表示，用戶將看到對其查詢的回覆，其中內嵌了創作者和新聞出版商的歸屬，其中包括最近幾個月與這家初創公司達成許可協議的越來越多的媒體公司。OpenAI拒絕透露 SearchGPT 推出的時間表，但表示最初將向註冊候補名單的用戶提供。

1230 億參數，Mistral發佈Large 2旗艦 AI 模型

Mistral 推出的Mistral Large 2模型參數爲 1230 億 。擁有 128k 的上下文窗口，能夠處理包括中文在內的數十種語言，支持超過 80 種編程語言，在 MMLU 上的準確度達到了 84.0%。Mistral 在訓練過程中特別注重減少模型的幻覺問題。Mistral Large 2 在開放方式上採取了 “授權開放” 策略，允許非商業研究用途開放權重和微調功能，而商業使用則需購買專門的許可和使用協議。儘管參數數量比 Llama 3.1 的 4050 億個參數少，但其性能仍然與 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 相當。

微軟Bing推生成式AI搜索功能

Bing已邀請部分必應用戶，在搜索結果中測試 AI 摘要功能，根據用戶的查詢提供量身定製的動態響應結果。該功能將人工智能生成的答案放在搜索結果頁面的顯眼位置，改變了傳統搜索結果的排列方式。微軟表示必應 AI 摘要功能能理解搜索查詢，審查數百萬個信息源，動態匹配內容，並以人工智能生成的新佈局生成搜索結果，從而更有效地實現用戶查詢的意圖。

抖音旗下有竹居新增多項AI、智能機器人業務

天眼查App顯示，北京有竹居網絡技術有限公司發生工商變更，經營範圍新增人工智能硬件銷售、智能機器人的研發、人工智能應用軟件開發、人工智能公共數據平臺、人工智能基礎軟件開發、人工智能基礎資源與技術平臺、人工智能理論與算法軟件開發等。該公司成立於2017年8月，法定代表人爲肖金梅，註冊資本1億美元，由抖音集團（香港）有限公司全資持股。（億歐）

Stability AI 推出 Stable Video 4D，用於3D視頻生成

Stability AI 最新模型 Stable Video 4D，可以將 3D 對象的視頻在40秒內生成同一對象的八個不同視角的多角度視圖。該模型基於之前發佈的 Stable Video Diffusion 和 Stable Video 3D 模型，並通過精細調整與動態 3D 物體數據集結合，使其能夠處理物體的運動。該模型發佈在 Hugging Face 上，供開發者和研究人員查看和使用。

https://huggingface.co/stabilityai/sv4d

今日產品動態

Product Hunt熱榜，AI求職助手Jobright AI

Jobright AI 由 Eric Cheng 創立，旨在成爲職位搜索的 AI 助手，幫助用戶發現理想的職位，提供篩選後的匹配項、深入的洞察以及公司趨勢。該平臺集成了超過 800 萬個職位，每天自動更新 40萬+新職位，並過濾大量虛假職位。目前主要服務於美國市場，並支持 H1B 簽證和遠程工作的職位搜索。

聯合創始人Eric Cheng 本科畢業於浙江大學計算機軟件工程，擁有卡內基梅隆大學計算機科學碩士學位。他曾在 Box 擔任早期全棧工程師，參與了公司從零到一百的成長過程。在 Box 後，他創立了 Fangcloud.com，一家B2B 內容協作 SaaS 平臺，實現了 500 萬美元的 ARR 和 110% 的 ARR 留存，曾獲經緯、光速、京東集團等知名風投的四輪融資，該公司在 2020 年被奇虎 360 集團收購。目前，他是 Jobright.ai 的聯合創始人，該公司旨在通過 AI 技術爲每個專業人士提供平等的自我實現機會。

https://jobright.ai/?ref=producthunt

GitHub Trending 熱榜，增強大模型智能mem0

mem0 倉庫是一個開源項目，主要使用 Python 語言編寫，旨在爲大型語言模型提供記憶層，使得 AI 能夠進行個性化的交互。該項目支持多級記憶存儲，包括用戶、會話和 AI 代理的記憶保留，能夠根據交互不斷改進，提供適應性個性化。

Mem0 提供了一個開發者友好的 API，可輕鬆集成到各種應用程序中。還提供了無憂託管服務解決方案。該項目還包括 Embedchain 項目。用戶可以通過 pip 安裝。對於高級用戶，Mem0 支持使用 Qdrant 作爲向量存儲。

Mem0 的未來計劃包括與各種大型語言模型提供商的集成、對大型語言模型框架的支持、與 AI 代理框架的集成、自定義記憶創建 / 更新規則以及託管平臺的支 持。

https://github.com/mem0ai/mem0

特別關注

牛津、劍橋等研究登Nature：合成數據會導致“模型崩潰”

作者們探討了大型語言模型在訓練過程中使用遞歸生成的數據時可能出現的問題。隨着 LLMs 如 GPT-2、GPT-3 和 GPT-4 等在文本生成領域的應用越來越廣泛，它們對在線文本和圖像生態系統產生的影響也越來越大。

研究發現，如果 LLMs 訓練的數據主要來自於先前的模型生成，那麼隨着時間的推移，新模型可能會遺忘原始數據分佈的真實情況，從而導致 “模型崩潰” 現象。這種現象在變分自編碼器和高斯混合模型中也能觀察到。（不過在近日一則對Meta AI負責人Thomas Scialom的採訪視頻中，該負責人透露 Llama 3 的後期訓練基本依賴於 Llama 2 生成的純合成數據。）

詳情可見： https://www. youtube .com/watch?v=uLR8nSrhk_w

研究者們通過理論分析和實驗驗證了模型崩潰的普遍性，並指出這種現象對於 LLMs 的長期學習至關重要。他們強調，爲了維持 LLMs 的效益，必須保持對原始數據分佈的訪問，並且需要更多的真實人類產生的數據。

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

敬請期待明日的最新動態！

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