炒菜機器人公司橡鹿科技再獲京東近 2 億元投資；袁進輝公司矽基流動新增兩位聯創，獲哈勃智譜 AI 等入股丨AI情報局

今日融資快報

人工智能初創公司Cohere融資5億美元，尋求與OpenAI競争

人工智能開發商 Cohere 在新一輪融資中籌集了 5 億美元，使其成為該領域全球最有價值的初創公司之一，這也增強了這家加拿大公司與 OpenAI 和 Anthropic等競争對手競争的能力。

此輪融資使 Cohere 的估值達到 55 億美元。該公司由前谷歌研究人員于 2019 年創立，目前正與規模更大的競争對手展開激烈競争，争取與那些争相将人工智能融入其業務的公司簽訂利潤豐厚的合同。

炒菜機器人公司橡鹿科技獲京東近2億元戰略投資

橡鹭科技是一家炒菜機器人公司，2023年12月14日，橡鹭科技曾獲京東集團數千萬元融資。近日再獲京東近2億元戰略投資并達成全面戰略合作，二者将共同促進“機器人+”産業的高品質發展。

橡鹿科技打造的基于視覺的全球領先新一代AI炒菜機器人，将于2025年正式推出。

AI雲平台Nscale收購AI資料中心解決方案Kontena

完全垂直整合的AI雲平台Nscale 宣布收購 Kontena，以加強其在高性能計算和人工智能基礎設施領域的能力，并提供更快速、成本效益更高的部署方案。Kontena是高密度子產品化資料中心和 AI 資料中心解決方案的上司者。這一收購旨在加速尖端生成式 AI 資料中心解決方案的開發和部署。

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

今日大廠風聞

袁進輝公司矽基流動新增兩位聯創，獲哈勃智譜AI等入股

AI 科技評論獨家獲悉，AGI 基建賽道明星創企矽基流動近日新增兩位聯合創始人張實、曾華，負責矽基流動的商業化戰略、業務營運與管理，兩人均具備豐富的 IT 和管理經驗。矽基流動由袁進輝創辦，其前一創業 OneFlow 主要關注技術研發和開源生态，而矽基流動從成立之初就開始尋求商業化落地。

此外，北京矽動科技有限公司發生工商變更，企業名稱變更為北京矽基流動科技有限公司，新增股東華為旗下深圳哈勃科技投資合夥企業（有限合夥）、智譜AI關聯公司北京智譜華章科技有限公司、360旗下北京奇虎科技有限公司等，公司注冊資本由約123.9萬人民币增至約137.6萬人民币。近日，矽動科技宣布完成Pre-A輪融資，本輪融資由三六零、智譜AI、水木清華校友基金、耀途資本等共同參與。

英偉達據悉正為中國市場準備一款旗艦版AI晶片

消息人士稱，英偉達正在為中國市場開發一款符合美國現行出口管制的新旗艦人工智能晶片。英偉達今年3月釋出了“Blackwell”晶片系列，并将于今年晚些時候量産。在該系列中，B200在某些任務（如提供聊天機器人的回答）上的速度比前代産品快30倍。消息人士稱，英偉達将與其中國經銷商夥伴合作推出和分銷這款暫定名為“B20”的晶片。（界面）

上海AI實驗室開源GRUtopia，模拟互動式3D世界

GRUtopia 是上海 AI 實驗室開源的名為 “桃源” 的開源項目，為具身AI提供全面的模拟環境和基準測試，包括10萬個互動式、帶注釋的場景，覆寫89個場景類别，有基于LLM驅動的NPC系統，為具身AI模拟社交場景和配置設定任務。創造了機器人的虛拟世界，用于加速機器人在複雜環境中的學習和适應能力。

?https://github.com/openrobotlab/grutopia

百度智能雲推出金融服務智能體應用“智金”

百度智能雲釋出大模型在金融行業的智能體應用——百度智能雲智金，并推出“資産智評”、“交易智察”、“合規智判”、“财富智顧”四款細分場景的智能體應用産品。（36氪）

騰訊雲推出TencentOS Server V3，大模型訓練效率 2 倍提升

騰訊雲釋出了全新的國産伺服器作業系統 TencentOS Server V3。該作業系統經過 14 年的技術積累，已成為國内部署量最大的 Linux 作業系統，擁有近 1000 萬套的部署規模。

在 AI 大模型時代，TencentOS Server V3 提供了 qGPU 元件，可以将一張 GPU 卡虛拟化切分為多張卡，大幅提升資源使用率。同時，該作業系統還內建了大模型訓練和推理加速架構，實作了效率的 2 倍提升。此外，TencentOS Server 采用了離線混部技術，提升了伺服器的部署密度和 CPU 使用率，降低了運作成本。（AI智推星）

Meta推出JASCO音樂生成模型，通過和弦或節拍等條件輸入來提高音樂生成可控性

Meta 在音樂生成領域推出JASCO音樂生成模型，這是一個文本到音樂的生成模型，它能夠根據全局的文本描述以及細粒度的本地控制來生成音樂。JASCO 能夠通過資訊瓶頸層和時間模糊技術，提取與特定控制相關的資訊，進而在同一個文本到音樂模型中同時整合符号性和基于音頻的條件。模型特點是能夠通過輸入如和弦或節拍的條件資訊來提高音樂生成的可控性。

?https://arxiv.org/abs/2406.10970

Arcee AI釋出開源語言模型Arcee-Nova：基于Qwen2-72B，性能接近GPT-4

Arcee-Nova基于Qwen2-72B-Instruct模型和另一個經過定制調優的模型，廣泛應用于客戶服務、内容創作、軟體開發和教育等多個領域。例如，可以用來提升客戶服務；在内容創作方面，能夠生成高品質的市場推廣材料；在軟體開發中，可以幫助進行代碼生成和品質檢查；在資料分析方面，可以提供業務見解；在教育領域，它可以用于個性化學習系統。據悉，Arcee-Nova的表現幾乎達到了GPT-4水準。（AIbase基地）

NexusflowX 開放權重聊天模型 Athene-70B

該模型是基于 Meta AI 的 Llama-3-70B 進行微調，Athene-70B 在 Arena-Hard 評測中取得了 77.8% 的得分，這一成績接近了一些頂級的專有模型，如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。 HuggingFace?https://huggingface.co/Nexusflow/Athene-70BDiscord?https://discord.com/invite/rtaKdn3ghr

AI視訊修複速度十倍提升，美圖國科大新算法

美圖影像研究院、中國科學院大學，以及四川大學的研究人員提出了一種新型 AI 視訊修複算法BlazeBVD。該算法能夠自動消除視訊中的閃爍，并且處理速度比現有方法快 10 倍。BlazeBVD 無需預先知道視訊閃爍的類型或程度，适用于各種視訊。實驗結果顯示，BlazeBVD 在 PSNR 和 SSIM 名額上得分較高，且在 Ewarp 得分較低，表現出色的定性和定量結果，且比最先進的模型推理速度快 10 倍。相關論文已被 ECCV 2024 接收，并公開在 arXiv 上。

?https://arxiv.org/abs/2403.06243v1

今日産品動态

Product Hunt 熱榜，AI Memory，記住一切的個人知識庫

AI Memory 由 Flot AI 開發，是一個幫助使用者無縫建構個人知識庫的工具。使用者可以通過高亮文本、連結、截圖和檔案，将資訊儲存到 AI 記憶中，并在任何時間、任何地點通過簡單的快捷方式與 AI 對話召回這些資訊。AI Memory 的目标是解決現代快節奏生活中遺忘重要細節的問題，它提供了一個全面的資訊管理平台，使使用者能夠輕松儲存和深入參與他們的儲存資料。該工具支援跨平台使用，适用于 Windows 和 Mac 系統。

? https://flot.ai/AI-memory?ref=producthunt

開發者推薦

1. Signals:高效分析與智能過濾大量通話資料，提升産品開發效率

BuildBetter.ai 的 Signals 工具能夠在幾秒鐘内以驚人的準确性分析數千個呼叫，并且可以像處理定量資料一樣，通過智能過濾器快速找到關于特定主題的通話剪輯，如使用者研究、銷售、入職和支援電話等。

Signals幫助産品團隊節省時間，并且能夠提取有助于推動産品發展的關鍵資訊，如功能請求、錯誤報告和使用者回報。此外，Signals 還能夠根據主題、嚴重性、角色、情感和影響等多個次元進行深入分析，甚至可以建立可用的文檔或使用者故事。使用者可以通過詢問特定問題，如 “過去一個月的計費錯誤”，來擷取所有相關的客戶通話、支援消息和調查内容。Signals 也支援将其內建到組織的所有通信管道中，包括電話、電子郵件、團隊會議和松弛管道等

?https://buildbetter.ai/

2.StockBot： 由Lama3-70B驅動的聊天機器人StockBot 是一個由 Lama3-70B 驅動的實時股票資料和新聞聊天機器人，運作在 Groq 上，通過 Vercel 的生成式 UI 技術，可以快速将查詢結果以 UI 界面的形式展示。使用者可以通過 StockBot 檢視每日市場表現熱圖、股票财務資料、價格曆史、燭台圖表、頭條新聞以及股票篩選器等資訊。此外，StockBot 不僅支援股票市場的分析，還涵蓋了外彙、債券和加密貨币市場，提供全面的市場分析。

GitHub? https://github.com/bklieger-groq/stockbot-on-groq?https://groq-stockbot.vercel.app/

特别關注

麻省理工學院教授預測：未來十年，隻有1/4的人工智能相關任務能夠實作成本效益的自動化。

麻省理工學院研究所教授 Daron Acemoglu 在高盛的播客中表示，未來十年，僅有 25% 的 AI 相關任務能夠達到成本效益自動化的水準。Acemoglu 認為，即使 AI 取得了重大突破，其影響也需要時間才能展現。Acemoglu 對目前大型語言模型的架構表示懷疑，認為這些模型可能會遇到嚴重的限制，并且不确定通過增加 GPU 容量是否能夠加速 AI 達到目标。他強調，未來需要更高品質的資料，但目前尚不清楚如何獲得這類資料。

高盛全球股票研究主管 Jim Covello 指出，為了讓投資在英偉達、微軟、谷歌、Meta、亞馬、超微電腦等公司的 AI 領域獲得回報，AI 必須解決複雜問題。Covello 認為，目前 AI 解決的問題并不複雜，缺乏認知推理，人們對 AI 的作用存在誤解。

敬請期待明日的最新動态！

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