炒菜機器人公司橡鹿科技再獲京東近 2 億元投資；袁進輝公司硅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競爭

人工智能開發商 Cohere 在新一輪融資中籌集了 5 億美元，使其成爲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等競爭對手競爭的能力。

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於 2019 年創立，目前正與規模更大的競爭對手展開激烈競爭，爭取與那些爭相將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

橡鷺科技是一家炒菜機器人公司，2023年12月14日，橡鷺科技曾獲京東集團數千萬元融資。近日再獲京東近2億元戰略投資並達成全面戰略合作，二者將共同促進“機器人+”產業的高質量發展。

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

AI雲平臺Nscale收購AI數據中心解決方案Kontena

完全垂直整合的AI雲平臺Nscale 宣佈收購 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，並提供更快速、成本效益更高的部署方案。Kontena是高密度模塊化數據中心和 AI 數據中心解決方案的領導者。這一收購旨在加速尖端生成式 AI 數據中心解決方案的開發和部署。

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今日大廠風聞

袁進輝公司硅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 基建賽道明星創企硅基流動近日新增兩位聯合創始人張實、曾華，負責硅基流動的商業化戰略、業務運營與管理，兩人均具備豐富的 IT 和管理經驗。硅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態，而硅基流動從成立之初就開始尋求商業化落地。

此外，北京硅動科技有限公司發生工商變更，企業名稱變更爲北京硅基流動科技有限公司，新增股東華爲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，公司註冊資本由約123.9萬人民幣增至約137.6萬人民幣。近日，硅動科技宣佈完成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。

英偉達據悉正爲中國市場準備一款旗艦版AI芯片

消息人士稱，英偉達正在爲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芯片。英偉達今年3月發佈了“Blackwell”芯片系列，並將於今年晚些時候量產。在該系列中，B200在某些任務（如提供聊天機器人的回答）上的速度比前代產品快30倍。消息人士稱，英偉達將與其中國經銷商夥伴合作推出和分銷這款暫定名爲“B20”的芯片。（界面）

上海AI實驗室開源GRUtopia，模擬交互式3D世界

GRUtopia 是上海 AI 實驗室開源的名爲 “桃源” 的開源項目，爲具身AI提供全面的模擬環境和基準測試，包括10萬個交互式、帶註釋的場景，覆蓋89個場景類別，有基於LLM驅動的NPC系統，爲具身AI模擬社交場景和分配任務。創造了機器人的虛擬世界，用於加速機器人在複雜環境中的學習和適應能力。

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

百度智能雲推出金融服務智能體應用“智金”

百度智能雲發佈大模型在金融行業的智能體應用——百度智能雲智金，並推出“資產智評”、“交易智察”、“合規智判”、“財富智顧”四款細分場景的智能體應用產品。（36氪）

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

騰訊雲發佈了全新的國產服務器操作系統 TencentOS Server V3。該操作系統經過 14 年的技術積累，已成爲國內部署量最大的 Linux 操作系統，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 組件，可以將一張 GPU 卡虛擬化切分爲多張卡，大幅提升資源利用率。同時，該操作系統還集成了大模型訓練和推理加速框架，實現了效率的 2 倍提升。此外，TencentOS Server 採用了離線混部技術，提升了服務器的部署密度和 CPU 利用率，降低了運行成本。（AI智推星）

Meta推出JASCO音樂生成模型，通過和絃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 能夠通過信息瓶頸層和時間模糊技術，提取與特定控制相關的信息，從而在同一個文本到音樂模型中同時整合符號性和基於音頻的條件。模型特點是能夠通過輸入如和絃或節拍的條件信息來提高音樂生成的可控性。

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

Arcee AI發佈開源語言模型Arcee-Nova：基於Qwen2-72B，性能接近GPT-4

Arcee-Nova基於Qwen2-72B-Instruct模型和另一個經過定製調優的模型，廣泛應用於客戶服務、內容創作、軟件開發和教育等多個領域。例如，可以用來提升客戶服務；在內容創作方面，能夠生成高質量的市場推廣材料；在軟件開發中，可以幫助進行代碼生成和質量檢查；在數據分析方面，可以提供業務見解；在教育領域，它可以用於個性化學習系統。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

該模型是基於 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視頻修復速度十倍提升，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 視頻修復算法BlazeBVD。該算法能夠自動消除視頻中的閃爍，並且處理速度比現有方法快 10 倍。BlazeBVD 無需預先知道視頻閃爍的類型或程度，適用於各種視頻。實驗結果顯示，BlazeBVD 在 PSNR 和 SSIM 指標上得分較高，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，並公開在 arXiv 上。

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

今日產品動態

Product Hunt 熱榜，AI Memory，記住一切的個人知識庫

AI Memory 由 Flot AI 開發，是一個幫助用戶無縫構建個人知識庫的工具。用戶可以通過高亮文本、鏈接、截圖和文件，將信息保存到 AI 記憶中，並在任何時間、任何地點通過簡單的快捷方式與 AI 對話召回這些信息。AI Memory 的目標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信息管理平臺，使用戶能夠輕鬆保存和深入參與他們的保存數據。該工具支持跨平臺使用，適用於 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數據，提升產品開發效率

BuildBetter.ai 的 Signals 工具能夠在幾秒鐘內以驚人的準確性分析數千個呼叫，並且可以像處理定量數據一樣，通過智能過濾器快速找到關於特定主題的通話剪輯，如用戶研究、銷售、入職和支持電話等。

Signals幫助產品團隊節省時間，並且能夠提取有助於推動產品發展的關鍵信息，如功能請求、錯誤報告和用戶反饋。此外，Signals 還能夠根據主題、嚴重性、角色、情感和影響等多個維度進行深入分析，甚至可以創建可用的文檔或用戶故事。用戶可以通過詢問特定問題，如 “過去一個月的計費錯誤”，來獲取所有相關的客戶通話、支持消息和調查內容。Signals 也支持將其集成到組織的所有通信渠道中，包括電話、電子郵件、團隊會議和鬆弛渠道等

?https://buildbetter.ai/

2.StockBot： 由Lama3-70B驅動的聊天機器人StockBot 是一個由 Lama3-70B 驅動的實時股票數據和新聞聊天機器人，運行在 Groq 上，通過 Vercel 的生成式 UI 技術，可以快速將查詢結果以 UI 界面的形式展示。用戶可以通過 StockBot 查看每日市場表現熱圖、股票財務數據、價格歷史、燭臺圖表、頭條新聞以及股票篩選器等信息。此外，StockBot 不僅支持股票市場的分析，還涵蓋了外匯、債券和加密貨幣市場，提供全面的市場分析。

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

特別關注

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

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平。Acemoglu 認爲，即使 AI 取得了重大突破，其影響也需要時間才能體現。Acemoglu 對當前大型語言模型的架構表示懷疑，認爲這些模型可能會遇到嚴重的限制，並且不確定通過增加 GPU 容量是否能夠加速 AI 達到目標。他強調，未來需要更高質量的數據，但目前尚不清楚如何獲得這類數據。

高盛全球股票研究主管 Jim Covello 指出，爲了讓投資在英偉達、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 認爲，目前 AI 解決的問題並不複雜，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態！

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