AMD 6.65 億美元收購 Silo AI；Genie 擊敗 Devin、GPT-4，剛獲 250 萬美元融資丨AI情報局

今日融資快報

AMD 收購歐洲第一私人AI實驗室 Silo AI 交易價值約6.65億美元

AMD 宣佈，已經正式完成了對Silo AI的收購，後者是歐洲規模最大的私人人工智能實驗室之一。此次交易的價值約爲6.65億美元，摺合人民幣約47.7億元，AMD將全部以現金方式支付。這筆交易是自 Google 在 2014 年以約 4 億英鎊收購英國 DeepMind 之後，歐洲最大規模的私人 AI 創新公司併購案。

收購後 Silo AI 將併入AMD的人工智能事業部（AIG），由AMD高級副總裁Vamsi Boppana領導。AMD強調，收購Silo AI是公司致力於提供基於開放標準的端到端AI解決方案。

AI 程序員 “Genie”擊敗Devin與GPT-4，Cosine 獲250萬美元種子輪融資

Cosine 是一家專注於模仿人類推理的人工智能初創公司，近期完成了 250 萬美元的種子輪融資，由 Uphonest 和 SOMA Capital 領投，Lakestar 和 Focal 等公司跟投。

Cosine 最新發布的 AI 程序員 Genie 在 SWE-Bench 測試平臺上獲得了高達 30.08% 的評分，遠遠超越了 Devin 的 13.8% 和 Swe-agent+GPT-4 的 12.47%。Genie 具有出色的軟件架構任務處理能力，能夠自主解決錯誤、構建新功能和重構代碼，或與人類開發人員協作。Cosine 通過對人類推理的編碼化和訓練，使 Genie 在推理方面 “異常人性化”，成爲了 “世界上最像人類的自主人工智能軟件開發商”。目前已經開放申請試用。

https://cosine.sh/blog/state-of-the-art

基於AI的技術提供商UptimeAI在 A 輪融資中籌集了 1400 萬美元

UptimeAI 由 Jagadish Gattu 和 Vamsi Yalamanchili 於 2019 年創立，是一家通過其 AI Expert OEx 平臺提供運營能力的技術提供商。它爲化工、石油和天然氣以及公用事業行業的公司提供支持，幫助他們瞭解資產績效與流程異常之間的關係，以推動卓越運營。許多全球工業客戶已在北美、中東和印度實施了其解決方案。

此輪融資由 WestBridge Capital 領投，Emergent Ventures 和 Aditya Birla Ventures 跟投。

AI技術開發商Nepoe獲得900萬美元天使輪融資

Nepoe致力於爲企業釋放人工智能的力量。公司提供Gen-AI平臺和服務，使客戶能夠爲其業務用戶和客戶有效地利用AI/ML的潛力。Nepoe近日獲得900萬美元天使輪融資，此輪融資由 Bitkraft Ventures 領投，Galaxy Interactive，Big Brain Holdings ，Hanow Fund，Animoca Brands，Mask Network，OKX Ventures，及個人投資者Martin P Tin等參投。

簡化 RAG 應用程序開發，Ragie 獲 550 萬美元融資

Ragie Corp. 是一家幫助開發人員構建檢索增強生成應用程序的新初創公司，檢索增強生成（RAG）是一種機器學習技術，可以讓大型語言模型更輕鬆地學習新信息。RAG 可以爲模型提供額外的數據，而無需重新訓練模型。Ragie 開發了一個雲平臺，有望簡化工作流程。

本輪融資由Craft Ventures、Saga VC、Chapter One 和 Valor 支持。

AI驅動的生育初創公司 Baibys 在 A 輪融資中籌集了 450 萬美元

Baibys 開發了一種用於體外受精的自主精子選擇解決方案。它旨在使用機器視覺和人工智能實時分析活精子細胞。該系統根據形態學標準評估細胞，而形態學標準只能使用高放大倍數才能識別。它可以識別運動中的結構，以便使用最先進的人工智能算法根據先前制定的標準評估活精子細胞的質量。然後，該系統自動選擇並收集具有最高受精潛力的精子，以在體外受精程序中顯微注射到卵子中。此輪融資由 Firstime Ventures 領投，樂敦公司跟投。

AI數據服務公司整數智能完成數千萬元A輪融資

整數智能是一家致力於爲人工智能提供數據服務支持的數據公司，業務涵蓋智能駕駛、生成式人工智能、具身智能等諸多領域。目前公司團隊規模在百人以內。

本輪投資由峰瑞資本領投，老股東藕舫天使跟投。此前整數智能還獲得唐氏（中國）投資、尖晶資本等機構的投資。

康復機器人企業希潤醫療完成數千萬元Pre-A融資

希潤醫療是一家集研發、生產、銷售康復機器人於一體的高新技術企業。公司目前主要以手功能軟體康復機器人爲主，同步研發打造一整套的康復解決方案–上肢康復機器人、下肢康復機器人以及腦機接口康復機器人。近日，希潤醫療宣佈完成數千萬元Pre-A輪融資。本次融資由寧波復創創業投資基金和寧波天使基金共同投資。

AI金融科技初創公司 Hyperbots 籌集 200 萬美元種子資金

Hyperbots 是一家印度初創公司，該公司開發了人工智能助手，可提高應付賬款、費用處理和應收賬款等財務運營的生產力。消除所有重複性和頻繁的任務。

此輪融資由 Kalaari Capital 領投，Sunicon Ventures 和 Athera Venture Partners 跟投。

深創投戰略投資諷智智能，加速智能移動共融機器人技術發展

諷智智能成立於2017年11月底，是一家專業提供人工智能和機器人結合核心底層技術開發與應用的系統解決方案的高新技術企業。公司致力於智能移動共融機器人技術的研發，已成功應用於航天、醫療、電力、日化、館藏等行業，成爲少數在多個行業實現典型創新型應用案例解決方案的廠商之一。

此次投資將助力諷智智能在智能移動共融機器人技術及產品的研發、集成與應用方面取得更大突破。

Stryker將收購人工智能輔助虛擬護理公司care.AI

Care.ai專注於人工智能輔助的虛擬護理、智能房間技術和環境智能解決方案。此次收購旨在增強Stryker的醫療保健IT產品和無線連接醫療設備組合。Stryker首席執行官KevinLobo看到了互聯醫療的重大增長機會，強調了數據和預測算法的作用。他相信數字機器人、數據和技術將推動醫學領域的創新。收購Care.ai帶來了互補技術，可以與Stryker現有平臺無縫集成，符合Lobo對醫療保健未來的願景。

（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

香港大學計算與數據科學學院成立，馬毅首任院長

港大新成立的計算與數據科學學院由計算機科學系和統計學系合併，擁有約 60 名學者和 800 名研究生，提供 14 個學術課程。學院的目標是在計算技術、數學建模和統計推理之間創造協同效應，培養具備強大分析和計算技能的畢業生。

學院提供的課程涵蓋數據科學、人工智能、網絡安全、統計學和軟件工程等多個主題。授予的碩士學位包括數據科學、計算機科學、電子商務與互聯網計算、金融科技與數據分析以及統計學五個方向。

馬毅作爲學院首任院長，在學術界有着廣泛的影響力和貢獻。他的研究興趣包括 3D 計算機視覺、高維數據的低維模型、可擴展優化與機器學習以及智能機器人。（新智元）

新開源 Mamba 模型 Falcon Mamba 7B，打敗Llama-3.1(8B)、Mistral(7B)

Falcon Mamba 7B 是由阿布扎比技術創新研究所（TII）發佈的首個基於純 Mamba 架構的大型通用模型，它採用了無需增加內存存儲即可處理任意長度序列的新型狀態空間語言模型架構。該模型在單個 24GB A10 GPU 上運行，並在 Hugging Face 上開源，提供了四個變體模型供使用。

Falcon Mamba 7B 在多個基準測試中展現了優異的性能，尤其在 Arc、TruthfulQA 和 GSM8K 基準測試中超越了 Llama 3 8B、Llama 3.1 8B、Gemma 7B 和 Mistral 7B。訓練數據集包括高達 5500GT 的 RefinedWeb 數據集以及高質量的技術、代碼和數學數據。儘管在 MMLU 和 Hellaswag 基準測試中表現不佳，但 Falcon Mamba 7B 已經成爲阿聯酋最成功的 LLM 版本之一。

Hugging Face https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b

Sakana AI發佈“AI科學家” 不但能寫論文還能審稿

Sakana AI 與牛津大學 Foerster 實驗室、不列顛哥倫比亞大學團隊發佈首位 “AI 科學家”，該 AI 能夠自動生成完整的學術論文，共計生成了十篇論文，每篇論文的成本約爲 15 美元。這個系統不僅能夠自動進行科學研究，還能自主審稿，形成了一個閉環的研究和評審過程。論文涵蓋了擴散模型、語言模型、Transformer 與強化學習結合、以及谷歌團隊提出的大模型 “領悟” 現象等多個研究方向。

Sakana AI 成立於2023年8月，由 Transformer 論文的作者Llion Jones創立，目標是成爲 “世界級人工智能研究室”。

https://arxiv.org/pdf/2408.06292

快手推出AI助手「飛船」APP：主打虛擬陪伴

用戶可以通過文字或語音與飛船（Kraft）智能助手進行交流，解答疑問、獲得娛樂、進行創作和角色定製等。用戶在平臺上扮演“船長”角色，由名爲快快的AI少女領航員引導用戶體驗。飛船基於快手自研大模型“快意”，更側重於虛擬陪伴，擁有快速的回覆速度和逼真的語音體驗。支持創建和定製專屬AI虛擬角色，進行內容創作、知識解答，並具備語音交互功能。

早在2021年，快手曾上線一版“飛船”，當時是一款類“ClubHouse”的語音聊天產品。

蘋果被曝正開發 AI 智能眼鏡，便宜版 Vision Pro 或將明年推出

根據彭博社 Mark Gurman 的爆料，蘋果 Vision 團隊正在繼續試驗幾種不同的穿戴式 VR/AR 眼鏡產品，其中包括更平價的 Apple Vision 頭顯，第二代 Apple Vision Pro，以及一款類似 Ray Ban Meta 的智能眼鏡。

火山引擎與奔馳達成合作，涉及大模型、生成式AI等領域

梅賽德斯-奔馳（中國）投資有限公司與北京火山引擎科技有限公司簽署戰略合作備忘錄，宣佈將在大模型、生成式人工智能和大數據技術領域展開深入合作與探索。利用火山引擎在雲計算、大模型、人工智能等領域的技術實力，共同探索智能座艙等領域的創新可能。此前，奔馳已在車內應用和開發工具方面與火山引擎合作。

今日產品動態

Product Hunt熱榜，Jupitrr AI

Jupitrr AI 視頻製作器是一個專爲內容創作者設計的工具，它通過 AI 自動創建 B-roll 視頻素材，使得視頻內容的製作速度提高了 10 倍。該平臺支持自動添加庫存視頻片段、搜索並插入上下文相關的網絡圖片、增加幽默的 GIF 動圖以及生成文字覆蓋層，以幫助觀衆更好地理解視頻內容。用戶還可以上傳自己的 B-roll 以增加個性化觸感。Jupitrr AI 得到了超過 3 萬名內容創作者的喜愛。該工具還提供了自動字幕功能，支持 58 種語言，並能夠自動調整視頻尺寸以適應不同的社交媒體平臺。

https://jupitrr.com/?ref=producthunt

開發者推薦

1.Clapper，開源的 AI 故事可視化工具

Clapper 旨在讓用戶能夠通過調整高級概念（如角色、位置、天氣、時間段、風格等）來創建視頻，而不需要外部工具、電影製作技能或 AI 工程技能。Clapper 的作者和 HuggingFace 的 AI 前端工程師 Julian Bilcke，正在開發導演模式，以便用戶可以通過語音命令讓 AI 製作電影。Clapper 已經集成了多種大模型，如 GPT-4o 和 Claude 3.5（Sonnet），並且在 GitHub 上擁有超過 1100 的 Star 量。用戶可以通過 Clapper 將任意文本轉換爲時間線，並且可以直接導入劇本，爲角色創造人設，甚至可以上傳圖片爲角色設置視覺形象。Clapper 的功能非常細緻，可以調整每個場景的細節，如人物年齡、音色、陳設等。

GitHub https://github.com/jbilcke-hf/clapper

HuggingFacehttps://huggingface.co/spaces/jbilcke-hf/clapper/tree/main

試用https://clapper.app/

2. “SD 變現寶”，將 ComfyUI 工作流一鍵轉換成小程序和 H5 頁面

該工具能夠將 ComfyUI 工作流快速轉換爲微信小程序、抖音小程序、微信內 H5 和微信外 H5 等多種形式。轉換後的小程序和 H5 頁面都具備支付功能，使得轉換後的產品可以直接商業化。

此外，SD 變現寶還增加了微信作品推廣分成功能、抖音小程序推廣計劃功能、儲值和免費次數功能，以及支持一次出多圖和視頻輸入輸出。目前插件正在內測中，並提供了詳細的視頻教程和多種安裝方式。

https://github.com/zhulu111/ComfyUI_Bxb

特別關注

DeepMind 科學家 8 萬字長文：如何使用AI？

Nicholas Carlini 是Google DeepMind 的研究科學家，他專注於機器學習和計算機安全領域的研究。研究重點是對神經網絡進行對抗性分析，以揭示機器學習系統的安全和隱私風險。Carlini在 UC Berkeley 獲得了博士學位，並在那裡完成了他的本科學業，專業是計算機科學和數學。他的研究成果在學術界受到了高度認可，多次獲得了最佳論文獎，包括 IEEE S&P、USENIX Security 和 ICML 會議上的獎項。

他最近撰寫了一篇長達 8 萬字的文章，詳細介紹瞭如何使用 AI 來增強自己的工作效率，並列出了 50 個日常應用實例，這些僅佔他所有 AI 應用的不到 2%，文章內容超過 20 萬個 Token。儘管有些人認爲 LLMs 只是一種過度宣傳的技術，但他通過實際使用經驗證明了 LLMs 的實用性。

在過去一年中，Nicholas 每週至少花費幾個小時與 LLMs 交互，並對其能夠解決的日益複雜任務印象深刻。作者列舉了多種使用 LLMs 的例子，包括構建完整的應用程序、學習使用各種框架、優化代碼以提高性能、簡化大型代碼庫、編寫研究論文的初步實驗代碼、自動化單調的任務和一次性腳本、作爲 API 參考和搜索引擎使用，以及解決已經解決的問題以及修復錯誤。

Nicholas Carlini 強調，LLMs 對於他來說至關重要，因爲它們可以幫助他專注於解決更具挑戰性的問題，同時自動化完成那些乏味的工作。他還提到，LLMs 的使用並非沒有限制和道德問題，例如可能導致的錯誤信息、濫用數據、監控、失業和其他負面後果。儘管如此，Nicholas Carlini 認爲當前的 LLMs 已經對提高工作效率產生了積極影響。

https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html

敬請期待明日的最新動態！

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