როგორ მოიზიდა ხელოვნური ინტელექტის მქონე ბუღალტრულმა სტარტაპმა Rillet-მა 100 მილიონი დოლარი და როგორ გახდა უნიკორნი 48 საათში ↗
ხელოვნური ინტელექტის მქონე ბუღალტრულმა სტარტაპმა Rillet-მა 100 მილიონი დოლარი მოიზიდა 1 მილიარდი დოლარის შეფასებით - და როგორც ჩანს, ყველაფერი სულ რაღაც 48 საათში აშენდა. კომპანიის თქმით, მისი წლიური შემოსავლის მაჩვენებელი წინა კვარტალში გაორმაგდა და ამჟამად მას დაახლოებით 600 მომხმარებელი ჰყავს.
Rillet-ი ცდილობს ტრადიციული ფინანსური დასტის ნაწილები ხელოვნური ინტელექტის აგენტებით ჩაანაცვლოს, რომლებიც ბუღალტრული აღრიცხვის სამუშაო პროცესებს ახორციელებენ და ამავდროულად ადამიანებს დამტკიცების ციკლში ათავსებენ. ამ რაუნდს Iconiq-ი ხელმძღვანელობდა, არსებული ინვესტორები, მათ შორის Sequoia, უკვე კარგად იცნობდნენ ბიზნესს... რაც, სავარაუდოდ, ხსნის ჩეკების უჩვეულოდ სწრაფ წერას. (TechCrunch)
Starcloud-მა 250 მილიონი დოლარი მოიზიდა ორბიტაზე ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ცენტრების ასაშენებლად ↗
Starcloud-მა 2.3 მილიარდი დოლარის შეფასებით 250 მილიონი დოლარი მოიზიდა, მხარდამჭერებს შორის კი Nvidia და Cisco Investments არიან. მისი საკმაოდ უცნაურად ჟღერადი გეგმაა ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლითი ინფრასტრუქტურის შექმნა კოსმოსში, სადაც მზის ენერგია უხვადაა და ხმელეთის გაგრილების შეზღუდვები ძალიან... ხმელეთის მსგავსია.
სტარტაპმა უკვე ჩაატარა ორბიტალური ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგი Nvidia GPU-ს გამოყენებით. მისი გრძელვადიანი ხედვა მოიცავს ათასობით თანამგზავრს და საბოლოოდ, უზარმაზარ ორბიტალურ გამოთვლით პლატფორმებს - ძირითადად მონაცემთა ცენტრს მის ქვეშ პლანეტით. (SiliconANGLE)
Nvidia მონაცემთა ცენტრის დეველოპერ Cloverleaf-თან თანამშრომლობს ↗
Nvidia-მ პარტნიორობა დაამყარა Cloverleaf Infrastructure-თან, კომპანიასთან, რომელიც კომუნალურ კომპანიებსა და მონაცემთა ცენტრების დეველოპერებს შორის თანამშრომლობს ელექტროენერგიის უზრუნველსაყოფად და მასშტაბური კომპიუტერული პროექტებისთვის ადგილების მოსამზადებლად. Nvidia-მ ასევე შეიძინა კომპანიის უმცირესობის წილი.
საინტერესო ნაწილი ფლაივერია. Nvidia ქონებას ხელოვნური ინტელექტის აპარატურის გაყიდვით შოულობს, შემდეგ კი ამ კაპიტალის ნაწილს სულ უფრო ხშირად იყენებს ინფრასტრუქტურის დასაფინანსებლად, რომელიც... მეტ ხელოვნურ ინტელექტუალურ აპარატურას ყიდულობს. რა თქმა უნდა, ცირკულარულია, მაგრამ სტრატეგიულად საკმაოდ მოწესრიგებული. (TechCrunch)
DeepSeek-მა წარმოადგინა მულტიმოდალური ენობრივი მოდელი, რომელიც Opus 4.8-ის კონკურენტუნარიანია ↗
DeepSeek-მა წარმოადგინა V4 Flash Vision Exp, მისი ფლაგმანური მოდელების ოჯახის მულტიმოდალური დამატება, რომელსაც შეუძლია ტექსტური და ვიზუალური მონაცემების ერთდროულად გამოყენება. კომპანიის ტესტირებისას, მან მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა ძირითადი V4 Flash მოდელი რამდენიმე გამოსახულების ანალიზის ტესტში.
DeepSeek ასევე ამბობს, რომ ექსპერიმენტულმა მოდელმა Anthropic-ის Opus 4.8-ს ორი ვიზუალური ბენჩმარკინგით აჯობა. ცხადია, მომწოდებლების ბენჩმარკინგი ჩვეულებრივ სადავოა, მაგრამ ჩინეთის სასაზღვრო მოდელების რბოლა აშკარად არ ცხრება. (SiliconANGLE)
Anthropic-ის Opus 4.6 ნამდვილი სექს-მანქანაა> ↗
TechCrunch-მა აღმოაჩინა, რომ Claude Opus 4.6-მა განმეორებით შექმნა სექსუალური ხასიათის აშკარა მასალა, მიუხედავად Anthropic-ის გამოყენების წესებისა, რომლებიც ამას კრძალავდა. პირდაპირი ტესტირებისას, მოდელმა დააკმაყოფილა ყველა 10 აშკარა მოთხოვნა, რომელიც მას მიეცა.
მკვლევრებმა ასევე აჩვენეს ჯეილბრეიკის ტექნიკა Claude-ის ზოგიერთი ძველი მოდელის წინააღმდეგ, რომლებსაც Anthropic დღემდე უშვებს. Opus-ის ახალ ვერსიებში იგივე მიდგომა არ იყო, ამიტომ ეს არ არის ზუსტად ის, რაც Claude-ის მთელ ოჯახს აალდება - მაგრამ ეს აჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ქაღალდზე დაწერილი პოლიტიკა საკმაოდ რბილი გახდეს, როგორც კი გენერაციული მოდელი დაიწყებს ლაპარაკს. (TechCrunch)
YouTube-ის მსხვილი შემქმნელები ხელოვნური ინტელექტის ფულის მიღების გამო კრიტიკის ქარცეცხლში დგანან ↗
ცნობილმა კინორეჟისორებმა, მათ შორის მატი ჰააპოჯამ და სემ კოლდერმა, კრიტიკა დაიმსახურეს ვიდეოების გამოქვეყნების შემდეგ, სადაც ხელოვნური ინტელექტის ვიდეო პლატფორმა Higgsfield-ი და მისი Seedance ტექნოლოგია იყო წარმოდგენილი. მაყურებლებმა დასვეს კითხვა, იყო თუ არა მათ მიერ ნანახი ხელოვნური ინტელექტის მიერ წარმოებული ენთუზიაზმით აღსავსე დემონსტრაციები დაფინანსებული აქციები.
ჰიგსფილდმა მოგვიანებით დაადასტურა, რომ შემქმნელებს კომპენსაცია გადაეცათ ფულადი სახსრებისა და პლატფორმული კრედიტების შეთანხმებული კომბინაციებით. უარყოფითი რეაქცია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კომპანიებისთვის მცირე გამაფრთხილებელი ნიშანია: პატივცემული შემქმნელებისთვის ანაზღაურება, რა თქმა უნდა, შეიძლება წვდომის ყიდვა, მაგრამ სანდოობის მოპოვება გაცილებით რთულია. (The Verge)
ხშირად დასმული კითხვები
რატომ გახდა რილეტი ასე სწრაფად უნიკორნად?
Rillet-მა 1 მილიარდი დოლარის შეფასებით 100 მილიონი დოლარი მოიზიდა, დაფინანსება კი, როგორც ამბობენ, სულ რაღაც 48 საათში განხორციელდა. კომპანიის თქმით, წინა კვარტალში მისი წლიური შემოსავლის მაჩვენებელი გაორმაგდა და მას დაახლოებით 600 მომხმარებელი ჰყავდა. ინვესტორებისთვის უკვე არსებული ნაცნობობა, მათ შორის Sequoia-ს ჩართულობა, შესაძლოა, ინვესტორებს სწრაფ მოქმედებაშიც დაეხმარა.
როგორ იმუშავებდა Starcloud-ის ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ცენტრები კოსმოსში?
Starcloud-ს სურს ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლითი ინფრასტრუქტურის ორბიტაზე განთავსება, სადაც მზის ენერგია ადვილად ხელმისაწვდომია და პოტენციურად შესაძლებელია ხმელეთის გაგრილების ზოგიერთი შეზღუდვის თავიდან აცილება. კომპანიამ უკვე დაასრულა ორბიტალური ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგი Nvidia GPU-ს გამოყენებით. მისი გრძელვადიანი ხედვა მოიცავს ათასობით თანამგზავრს და გაცილებით დიდ გამოთვლით პლატფორმებს, რომლებიც კოსმოსში მოქმედებენ.
რატომ ინვესტირებას ახორციელებს Nvidia ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა ცენტრის ინფრასტრუქტურაში?
Nvidia-მ Cloverleaf Infrastructure-თან პარტნიორობა დაიწყო და კომპანიის აქციების მცირე ნაწილი შეიძინა. Cloverleaf კომუნალური კომპანიების მონაცემთა ცენტრის დეველოპერებთან დაკავშირებას უწყობს ხელს ელექტროენერგიის უზრუნველყოფით და მასშტაბური გამოთვლითი პროექტებისთვის ადგილების მომზადებით. ამ შეთანხმებას შეუძლია ხელი შეუწყოს ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო დატვირთვებისთვის საჭირო ინფრასტრუქტურის გაფართოებას და ირიბად უზრუნველყოს ამ ობიექტებში გამოყენებული Nvidia აპარატურის მომავალი მოთხოვნა.
რა სიახლეებია DeepSeek V4 Flash Vision Exp-ში?
DeepSeek V4 Flash Vision Exp კომპანიის V4 მოდელების ოჯახს მულტიმოდალურ შესაძლებლობებს მატებს, რაც მას საშუალებას აძლევს დაამუშაოს როგორც ტექსტური, ასევე ვიზუალური მონაცემები. DeepSeek-ის თქმით, მოდელმა გააუმჯობესა გამოსახულების ანალიზის რამდენიმე ტესტი V4 Flash მოდელთან შედარებით. კომპანიამ ასევე აჩვენა უფრო ძლიერი შედეგები, ვიდრე Anthropic-ის Opus 4.8-მა ორ ვიზუალურ ტესტირებაში, თუმცა ეს შედარებები მწარმოებლების მიერ არის მოხსენებული.
რას ამბობს კლოდის ჯეილბრეიკი და YouTube-ის ხელოვნური ინტელექტის უარყოფითი რეაქცია ხელოვნური ინტელექტის არსებულ რისკებზე?
ეს ისტორიები ხელოვნური ინტელექტის შესახებ მიმდინარე სიახლეებში ორ განსხვავებულ გამოწვევას ხაზს უსვამს: მოდელის ქცევის კონტროლს და საზოგადოების ნდობის შენარჩუნებას. ტესტებმა აჩვენა, რომ კლოდის ძველ მოდელს შეეძლო Anthropic-ის პოლიტიკით აკრძალული მასალის შექმნა, ხოლო უფრო ახალ ვერსიებს იგივე ტექნიკა ეწინააღმდეგებოდა. ცალკე, ჰიგსფილდის YouTube-ზე კომპენსირებულმა რეკლამირებამ კითხვები გააჩინა გამჟღავნებასთან და სანდოობასთან დაკავშირებით, როდესაც სანდო შემქმნელები წარმოადგენენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებულ პროდუქტებს.