今日融资快报

人工智能初创公司Cohere融资5亿美元，炒菜创获寻求与OpenAI竞争

人工智能开发商 Cohere 在新一轮融资中筹集了 5 亿美元，机器技再基流局使其成为该领域全球最有价值的司橡司硅初创公司之一，这也增强了这家加拿大公司与 OpenAI 和 Anthropic等竞争对手竞争的鹿科能力。

此轮融资使 Cohere 的获京辉公哈勃估值达到 55 亿美元。该公司由前谷歌研究人员于 2019 年创立，东近动新等入重庆师范大学内幕评论目前正与规模更大的亿元袁进竞争对手展开激烈竞争，争取与那些争相将人工智能融入其业务的投资公司签订利润丰厚的合同。

炒菜机器人公司橡鹿科技获京东近2亿元战略投资

橡鹭科技是增两智谱一家炒菜机器人公司，2023年12月14日，位联橡鹭科技曾获京东集团数千万元融资。股丨近日再获京东近2亿元战略投资并达成全面战略合作，情报二者将共同促进“机器人+”产业的炒菜创获高质量发展。

橡鹿科技打造的机器技再基流局基于视觉的全球领先新一代AI炒菜机器人，将于2025年正式推出。司橡司硅

AI云平台Nscale收购AI数据中心解决方案Kontena

完全垂直整合的AI云平台Nscale 宣布收购 Kontena，以加强其在高性能计算和人工智能基础设施领域的能力，并提供更快速、成本效益更高的部署方案。Kontena是高密度模块化数据中心和 AI 数据中心解决方案的领导者。这一收购旨在加速尖端生成式 AI 数据中心解决方案的开发和部署。

（欢迎添加微信AIyanxishe2，了解更多AIGC、天津学院内幕推荐融资情况，与志同道合的朋友一同畅聊时新AI产品）

今日大厂风闻

袁进辉公司硅基流动新增两位联创，获哈勃智谱AI等入股

AI 科技评论独家获悉，AGI 基建赛道明星创企硅基流动近日新增两位联合创始人张实、曾华，负责硅基流动的商业化战略、业务运营与管理，两人均具备丰富的 IT 和管理经验。硅基流动由袁进辉创办，其前一创业 OneFlow 主要关注技术研发和开源生态，而硅基流动从成立之初就开始寻求商业化落地。

此外，北京硅动科技有限公司发生工商变更，企业名称变更为北京硅基流动科技有限公司，新增股东华为旗下深圳哈勃科技投资合伙企业（有限合伙）、智谱AI关联公司北京智谱华章科技有限公司、360旗下北京奇虎科技有限公司等，公司注册资本由约123.9万人民币增至约137.6万人民币。近日，硅动科技宣布完成Pre-A轮融资，本轮融资由三六零、智谱AI、水木清华校友基金、耀途资本等共同参与。

英伟达据悉正为中国市场准备一款旗舰版AI芯片

消息人士称，英伟达正在为中国市场开发一款符合美国现行出口管制的新旗舰人工智能芯片。英伟达今年3月发布了“Blackwell”芯片系列，并将于今年晚些时候量产。在该系列中，B200在某些任务（如提供聊天机器人的回答）上的速度比前代产品快30倍。消息人士称，英伟达将与其中国经销商伙伴合作推出和分销这款暂定名为“B20”的芯片。（界面）

上海AI实验室开源GRUtopia，模拟交互式3D世界

GRUtopia 是上海 AI 实验室开源的名为 “桃源” 的开源项目，为具身AI提供全面的模拟环境和基准测试，包括10万个交互式、带注释的场景，覆盖89个场景类别，有基于LLM驱动的NPC系统，为具身AI模拟社交场景和分配任务。创造了机器人的虚拟世界，用于加速机器人在复杂环境中的学习和适应能力。

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

百度智能云推出金融服务智能体应用“智金”

百度智能云发布大模型在金融行业的智能体应用——百度智能云智金，并推出“资产智评”、“交易智察”、“合规智判”、“财富智顾”四款细分场景的智能体应用产品。（36氪）

腾讯云推出TencentOS Server V3，大模型训练效率 2 倍提升

腾讯云发布了全新的国产服务器操作系统 TencentOS Server V3。该操作系统经过 14 年的技术积累，已成为国内部署量最大的 Linux 操作系统，拥有近 1000 万套的部署规模。

在 AI 大模型时代，TencentOS Server V3 提供了 qGPU 组件，可以将一张 GPU 卡虚拟化切分为多张卡，大幅提升资源利用率。同时，该操作系统还集成了大模型训练和推理加速框架，实现了效率的 2 倍提升。此外，TencentOS Server 采用了离线混部技术，提升了服务器的部署密度和 CPU 利用率，降低了运行成本。（AI智推星）

Meta推出JASCO音乐生成模型，通过和弦或节拍等条件输入来提高音乐生成可控性

Meta 在音乐生成领域推出JASCO音乐生成模型，这是一个文本到音乐的生成模型，它能够根据全局的文本描述以及细粒度的本地控制来生成音乐。JASCO 能够通过信息瓶颈层和时间模糊技术，提取与特定控制相关的信息，从而在同一个文本到音乐模型中同时整合符号性和基于音频的条件。模型特点是能够通过输入如和弦或节拍的条件信息来提高音乐生成的可控性。

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

Arcee AI发布开源语言模型Arcee-Nova：基于Qwen2-72B，性能接近GPT-4

Arcee-Nova基于Qwen2-72B-Instruct模型和另一个经过定制调优的模型，广泛应用于客户服务、内容创作、软件开发和教育等多个领域。例如，可以用来提升客户服务；在内容创作方面，能够生成高质量的市场推广材料；在软件开发中，可以帮助进行代码生成和质量检查；在数据分析方面，可以提供业务见解；在教育领域，它可以用于个性化学习系统。据悉，Arcee-Nova的表现几乎达到了GPT-4水准。（AIbase基地）

NexusflowX 开放权重聊天模型 Athene-70B

该模型是基于 Meta AI 的 Llama-3-70B 进行微调，Athene-70B 在 Arena-Hard 评测中取得了 77.8% 的得分，这一成绩接近了一些顶级的专有模型，如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。HuggingFace?https://huggingface.co/Nexusflow/Athene-70BDiscord?https://discord.com/invite/rtaKdn3ghr

AI视频修复速度十倍提升，美图国科大新算法

美图影像研究院、中国科学院大学，以及四川大学的研究人员提出了一种新型 AI 视频修复算法BlazeBVD。该算法能够自动消除视频中的闪烁，并且处理速度比现有方法快 10 倍。BlazeBVD 无需预先知道视频闪烁的类型或程度，适用于各种视频。实验结果显示，BlazeBVD 在 PSNR 和 SSIM 指标上得分较高，且在 Ewarp 得分较低，表现出色的定性和定量结果，且比最先进的模型推理速度快 10 倍。相关论文已被 ECCV 2024 接收，并公开在 arXiv 上。

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

今日产品动态

Product Hunt 热榜，AI Memory，记住一切的个人知识库

AI Memory 由 Flot AI 开发，是一个帮助用户无缝构建个人知识库的工具。用户可以通过高亮文本、链接、截图和文件，将信息保存到 AI 记忆中，并在任何时间、任何地点通过简单的快捷方式与 AI 对话召回这些信息。AI Memory 的目标是解决现代快节奏生活中遗忘重要细节的问题，它提供了一个全面的信息管理平台，使用户能够轻松保存和深入参与他们的保存数据。该工具支持跨平台使用，适用于 Windows 和 Mac 系统。

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

开发者推荐

1. Signals:高效分析与智能过滤大量通话数据，提升产品开发效率

BuildBetter.ai 的 Signals 工具能够在几秒钟内以惊人的准确性分析数千个呼叫，并且可以像处理定量数据一样，通过智能过滤器快速找到关于特定主题的通话剪辑，如用户研究、销售、入职和支持电话等。

Signals帮助产品团队节省时间，并且能够提取有助于推动产品发展的关键信息，如功能请求、错误报告和用户反馈。此外，Signals 还能够根据主题、严重性、角色、情感和影响等多个维度进行深入分析，甚至可以创建可用的文档或用户故事。用户可以通过询问特定问题，如 “过去一个月的计费错误”，来获取所有相关的客户通话、支持消息和调查内容。Signals 也支持将其集成到组织的所有通信渠道中，包括电话、电子邮件、团队会议和松弛渠道等

?https://buildbetter.ai/

2.StockBot： 由Lama3-70B驱动的聊天机器人StockBot 是一个由 Lama3-70B 驱动的实时股票数据和新闻聊天机器人，运行在 Groq 上，通过 Vercel 的生成式 UI 技术，可以快速将查询结果以 UI 界面的形式展示。用户可以通过 StockBot 查看每日市场表现热图、股票财务数据、价格历史、烛台图表、头条新闻以及股票筛选器等信息。此外，StockBot 不仅支持股票市场的分析，还涵盖了外汇、债券和加密货币市场，提供全面的市场分析。

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

特别关注

麻省理工学院教授预测：未来十年，只有1/4的人工智能相关任务能够实现成本效益的自动化。

麻省理工学院研究所教授 Daron Acemoglu 在高盛的播客中表示，未来十年，仅有 25% 的 AI 相关任务能够达到成本效益自动化的水平。Acemoglu 认为，即使 AI 取得了重大突破，其影响也需要时间才能体现。Acemoglu 对当前大型语言模型的架构表示怀疑，认为这些模型可能会遇到严重的限制，并且不确定通过增加 GPU 容量是否能够加速 AI 达到目标。他强调，未来需要更高质量的数据，但目前尚不清楚如何获得这类数据。

高盛全球股票研究主管 Jim Covello 指出，为了让投资在英伟达、微软、谷歌、Meta、亚马、超微电脑等公司的 AI 领域获得回报，AI 必须解决复杂问题。Covello 认为，目前 AI 解决的问题并不复杂，缺乏认知推理，人们对 AI 的作用存在误解。

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