重點

Inception，一家專注於基於擴散的 AI 模型的新創公司，已獲得由 Menlo Ventures 領投的 5000 萬美元種子資金。這筆資金旨在開發比當前的自回歸模型更快速、更高效的模型。擴散方法在延遲和計算成本方面提供了顯著優勢。 團隊由史丹佛的 Stefano Ermon 領導，正在將擴散模型的應用擴展到影像處理以外，瞄準更廣泛的任務，如軟體開發。

情感分析

• 這篇文章對 Inception 在擴散 AI 模型方面的創新呈現出正面展望。
• 對這些模型在各種應用中的未來潛力抱有樂觀態度。
• 對資金和研究方向的情感是鼓舞人心的。

文章內容

AI 領域充滿投資機會，對於創新研究者來說是個有前景的時機。最新的例子是 Inception，一家最近獲得 5000 萬美元資金開發基於擴散的 AI 模型的新創公司。這輪資金由 Menlo Ventures 領頭，並得到 Mayfield 和微軟的 M12 基金等知名機構的支持。此外，像 Andrew Ng 這樣的天使投資者也表達了支持。

Inception 由史丹佛教授 Stefano Ermon 領導，他專注於擴散模型。這些模型與普遍的自回歸模型顯著不同。擴散模型不是序列進行預測，而是反覆提煉輸出，類似於由 Stable Diffusion 這樣的系統進行 AI 驅動影像創作的過程。

Inception 的重要努力之一是用於軟體開發的 Mercury 模型。這個模型已經整合到像 ProxyAI 這樣的工具中，強調該公司旨在大幅提高計算效率和降低延遲。在自回歸模型必須順序處理操作的情況下，擴散模型可以並行管理多個任務，以提供更快速的反應。

Ermon 強調，標準 AI 模型往往受限於硬體和處理限制。然而，擴散模型提供了更高的靈活性，允許在基礎設施挑戰上有更廣泛的適應性。基準測試顯示，Inception 的應用已達到超過每秒 1000 個標記的處理速度，顯示他們雄心勃勃的增長目標。

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