本輪融資將主要用于加大端側(cè)大模型研發(fā)力度及推動商業(yè)化進(jìn)程。
多知10月15日消息,據(jù)《科創(chuàng)板日報(bào)》消息,近日,面壁智能已完成數(shù)億元規(guī)模的新一輪融資,由北京市屬國有投資平臺“京國瑞”(北京京國瑞股權(quán)投資基金管理有限公司)及市場化創(chuàng)投基金“米聚合基”等共同參與。本輪融資將主要用于加大端側(cè)大模型研發(fā)力度及推動商業(yè)化進(jìn)程。
(面壁智能近日新增股東信息,圖截自企查查)
面壁智能成立于2022年8月,專注大模型技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用轉(zhuǎn)化。創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)出身于清華系,來自清華大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室。其聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO李大海此前曾任職于知乎CTO。另一名聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家劉知遠(yuǎn),則是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授。CTO曾國洋則是劉知遠(yuǎn)在清華大學(xué)的學(xué)生,1998年出生。
面壁智能的技術(shù)路線與行業(yè)主流的“參數(shù)競賽”不同,其以“高效”為第一性原理,專注于研發(fā)同等參數(shù)下性能更高、成本更低、功耗更低、速度更快的高效大模型,將高性能 AI 能力部署到離用戶最近的終端設(shè)備上。
面壁智能提出了大模型“密度定律”(Densing Law),強(qiáng)調(diào)模型的知識密度而非參數(shù)規(guī)模是決定模型能力的關(guān)鍵因素。其在官網(wǎng)表示:“模型能?密度隨時間呈指數(shù)級增強(qiáng),達(dá)到特定智能水平的模型參數(shù)量每3.3個月下降?半。”
與依賴云端算力的OpenAI等企業(yè)不同,面壁智能專注于端側(cè)大模型的研發(fā),將高性能AI能力部署到手機(jī)、汽車等終端設(shè)備上,解決了傳統(tǒng)大模型高能耗、響應(yīng)延遲、隱私安全等痛點(diǎn)。
當(dāng)前,面壁智能已經(jīng)建立起較為完善的模型譜系,其MiniCPM高效端側(cè)模型目前已在汽車、手機(jī)、PC及智能家居等多個領(lǐng)域規(guī)?;涞?,與多家企業(yè)達(dá)成深度合作。