Hiina AI ettevõte arendab mitme meediumi tehnoloogiat suure investeeringuga
Shengshu Technology, uuenduslik Hiina idufirma, mis on spetsialiseerunud multimodaalsele tehisintellektile, teatas hiljuti ulatuslikust kapitaliinvesteeringust, mis ulatus mitmeid sadu miljoneid jüaane. Investeerimisringi vedas Qiming Venture Partners, kus osalesid märkimisväärsed osalejad nagu AI ükssarvik Zhipu AI.
Inimese ja AI interaktsiooni sillutamine arenenud mudelite abil
2023. aastal asutatud Shengshu Technology on teinud läbimurde enda omanduses olevate multimodaalsete üldotstarbeliste keelemudelite (LLM) valdkonnas. Need mudelid moodustavad põhja äris lahenduste komplektile – turustatakse kui mudel-teenusena (MaaS) – ja tarbijarakendustele. Tuumatiimi, Tsinghua ülikooli AI-instituudi vilistlaste hulka kuuluvad tegevjuht Tang Jiayu, endine Tencenti AI teadusuuringute divisjoni vanemtootejuht YuTu Lab.
Läbimurdelise AI arhitektuuri abil tõusetab meediumisisu genereerimist
Enne oma loomist paljastas meeskond maailma esimese Diffusion Transformer (DiT) arhitektuuri, U-ViT, millel on 950 miljonit parameetrit. See läbimurre lõi pinnase Stabiilsus AI Stabiilsele Diffusioonile, mis viis video genereeriva AI loomiseni, mida tuntakse nime all Sora. Shengshu enda multimodaalne LLM on edukas lühifilmide loomisel ja seab aluse integreeritud multimodaalsetele ja mitmeülesannelistele mudelplatvormidele, võimaldades mitmekesist sisuloome nagu pildid, videod ja 3D mudelid.
Sisu loomise ja koolitamisandmete omandamise revolutsioon
Võimekused, nagu 3D mudelite loomise aja vähendamine mõne sekundini ja 360-kraadise 4D video panoramate redigeerimine on näidanud, et Shengshu Technology suudab sisuloome protsessi oluliselt kiirendada. Tegevjuht Tang märgib, et nende koolitamisandmete allikad hõlmavad avalikult kättesaadavaid andmekogusid ja autoriõiguste omanikelt ostetud omandusõiguslikke andmeid, laiendades kasutatavaid andmeid AI koolitamiseks.
Strateegilised liitlased ja tarbija tooted ettevõtte positsioneerimiseks globaalseks mõjuks
Strateegiliselt teeb Shengshu Technology koostööd mänguarendajate, riistvara tootjate ja internetiplatvormidega. Näiteks kasutab autotootja nende pildi loomise oskusi, et toota taustapilte suurtele sõiduki ekraanidele. Tarbija poolel on ettevõte käivitanud visuaalse kujundusplatvormi PixWeaver ja 3D varade loomise tööriista VoxCraft, mis lubab parandada mänguarenduse efektiivsust 30%.
Vaatamata väljakutsetele, nagu Sora sarnaste vastastega, usub Tang Jiayu, et multimodaalse AI kasutamise ulatus laieneb laboritest ja tehnoruumidest välja, tähistades praktiliste rakenduste uut ajastut.
Küsimused ja vastused seoses Shengshu Technology rahastamisega
Mis on Shengshu Technology hiljutise raharingi tähtsus?
Hiljutine investeering Shengshu Technology-sse on oluline, kuna see näitab investorite, nagu Qiming Venture Partners ja AI ükssarvik Zhipu AI, usaldust ettevõtte potentsiaali suhtes revolutsioonida meediumisisu loomist multimodaalse AI tehnoloogiaga.
Kuidas võib Shengshu Technology töö mõjutada AI tööstust?
Shengshu Technology arendus multimodaalse üldotstarbega keelemudel võib oluliselt mõjutada AI tööstust, seades uued standardid erinevat tüüpi sisu, näiteks video, piltide ja 3D mudelite, integreerimiseks AI kaudu juhitud rakendustesse.
Peamised väljakutsed ja kontroversid
– Tehnilised väljakutsed: Tugeva multimodaalse AI platvormi arendamine võib olla tehniliselt keeruline, nõudes ekspertiisi erinevates AI valdkondades, sealhulgas loodusliku keele töötlus, arvutinägemine ja genereerivad mudelid.
– Konkurents: Kuna AI valdkond areneb kiiresti, võib konkurentsivõimelise eelise säilitamine Sora ja teiste AI kontent-generatsiooni platvormide vastu raskendatud olla.
– Andmete privaatsus ja eetika: Avalikult kättesaadavate andmekogude ja autoriõiguste omanikelt ostetud omandusõiguslike andmete kasutamine võib tekitada muret privaatsuse, nõusoleku ja AI-genereeritud sisu eetilise kasutamise osas.
Shengshu Technology lähenemise eelised ja puudused
Eelised:
– Shengshu arengud multimodaalses AI-s võivad oluliselt vähendada aega ja kulusid sisuloome valdkonnas erinevates tööstusharudes.
– Tugev meeskond, kellel on tugev taust prestiižsetest institutsioonidest nagu Tsinghua ülikool, annab Shengshu arendustele usaldusväärsuse ja eksperdiarvamuse.
– Strateegilised partnerlused mitmete osalejatega, mänguarendajatest riistvaratootjateni, võiksid hõlbustada Shengshu tehnoloogia omaksvõttu globaalsel tasandil.
Puudused:
– Shengshu tehnoloogia kõrge spetsialiseerumine ja innovatiivsus võivad vastupanu muutmiseks takistustest tingitud vastupanu tõttu kokku puutuda.
– Sõltuvus omanduslikest andmetest võib kaasa tuua piiranguid andmete omandamise skaalatavuse ja võimalike õiguslike probleemide osas.
– Shengshu AI mudelid, eriti need, mis nõuavad suuri andmekogumeid, võivad nõuda olulist energiatarbimist, tõstes esile keskkonnaalased küsimused.
Kui soovite selle teema kohta rohkem teada saada, võite külastada artiklis mainitud ettevõtete veebisaite:
– Qiming Venture Partners
– Stability AI
– Kuna Shengshu Technology ei ole antud linki esitanud ja minu ülesanne on tagada, et URL-id oleksid kehtivad, ei saa ma neid siia lisada. Kui need ettevõtted on avalikult noteeritud ja neil on ametlikud veebisaidid, saab neid tavaliselt leida lihtsa veebiotsingu abil.
Palun pidage meeles, et need järeldused põhinevad artiklis esitatud kontekstil ja üldteadmistel tööstusest kuni praeguse teadmiste lõikamise kuupäevani.
The source of the article is from the blog enp.gr