今日融资快报
国内RISC-V AI芯片设计公司知合计算完成数亿元A1轮融资，源码资本领投
知合计算成立于2022年10月，致力于针对 AI 智算场景开发基于RISC-V架构的高性能、可扩展计算芯片，依托自身生态优势，聚焦AI应用场景的实际需求，以“应用定义产品”的方式，为包括通用人工智能（AGI）在内的广泛应用场景打造创新、高效的算力基础。
知合计算宣布已完成数亿元人民币规模的A1轮融资。本轮融资由源码资本领投，领航新界、云九资本、乐朴投资、厚雪资本、临港新片区科创基金（由临港科创投担任管理人）等投资方跟投。（钛媒体）
百川智能入股智策领航科技公司
天眼查App显示，北京智策领航科技有限公司发生工商变更，新增北京百川智能科技有限公司为股东，同时公司注册资本由70万元增至100万元。
该公司成立于2024年3月，法定代表人为许丹青，经营范围含人工智能行业应用系统集成服务、人工智能公共数据平台、人工智能应用软件开发、互联网数据服务、信息咨询服务、信息系统集成服务等，现由许丹青、北京智策未来企业管理合伙企业（有限合伙）和北京百川智能科技有限公司共同持股。
半导体设备研发生产商“硅酷科技”获亿元级战略融资
硅酷科技成立于2018年12月，公司聚焦在多场景的芯片互联技术，其中碳化硅的预烧结贴合设备已经成为此细分领域国产替代的领导者，市场占有率第一。团队成员来自ASM、AMAT、谷歌、亚马逊等企业，在半导体设备、先进封装及新能源等领域拥有丰富的技术积累和产业经验。
本轮融资由中车资本、哇牛资本（汇川高管系基金）和闻芯基金（上市公司闻泰科技下属基金）领投。（36kr）
Acuvity获900万美元种子融资，加速AI安全和治理平台的开发
Acuvity成功获得900万美元的种子融资，Funding由Foundation Capital主导，旨在加速其AI安全和治理平台的开发，以帮助企业应对AI应用普及带来的风险，如数据泄露和未经授权使用。该平台提供全方位的可见性与语言基础访问控制，助力企业安全地扩展AI的使用。
AI驱动的交友应用YouMatch筹集150万美元
YouMatch在由IOI Capital领投的种子轮融资中筹集了150万美元，成为第一个公开宣布外部投资的Telegram应用。该应用基于AI面部解码和心理模型为用户提供个性化匹配，资金将用于扩展其在欧洲、美国和MENA地区的网络和移动平台。
博工科技完成A轮融资，专注生命科学领域机器人研发
博工科技专注于生命科学机器人产品技术研发以及人工智能技术在生命科学场景落地应用。致力于为生命科学场景用户提供自动化解决方案的设计研发、生产制造，帮助医学机构客户实现自动化、数字化转型，助力新药研发。 近日，博工科技已完成A轮融资。本次融资由鼎盛合创基金领投，所获资金将用于研发投入、人才招募以及市场产业链建设。
Spectral AI获得MTEC额外资金，推进DeepView SnapShot M®设备开发
Spectral AI获得超过85万美元的资金来自医疗技术企业财团（MTEC），用于继续开发其AI驱动的DeepView SnapShot M®设备，该设备用于战场烧伤伤口评估，带来的政府资助总额超过700万美元。DeepView SnapShot M®能够快速、准确地进行伤口评估，以优先处理重烧伤病例，实现在战斗区和军医院的便携式生命诊断。
贵州国建、香港百联资本联合投资OASIS TECHNOLOGY
OASIS TECHNOLOGY是一家致力于利用人工智能、机器学习和自然语言处理技术为企业提供智能化解决方案的高科技公司。公司的主营业务是利用不断学习的生成模型，为企业提供智能化服务，帮助企业提升关键业务指标，实现业务增长。
贵州国建和香港百联资本共同参与了马来西亚人工智能服务商OASIS TECHNOLOGY的Pre-A轮融资。
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今日大厂风闻
快手可灵AI启动中国首个AIGC导演共创计划
快手宣布正式启动”可灵AI“电影共创计划，联合李少红、贾樟柯、叶锦添、薛晓路、俞白眉、董润年、张吃鱼、王子川、王卯卯等9位导演共同推出9部AIGC电影短片。据介绍，9部短片将全部由可灵AI进行视频生成，电影导演完全依托视频生成大模型，群体深度参与电影级内容创作，这在中国尚属首次。
大乌龙！高盛误判ChatGPT流量下滑引发市场恐慌
据 Similarweb 数据，ChatGPT 网站月度访问总量暴跌。高盛分析师 Peter Oppenheimer 认为用户对其“兴奋”消退，可能厌倦或转向其他模型。但其报告忽略了域名变更影响的错误数据，误解了流量下降，致市场对 AI 股票负面情绪增加引发抛售。实际上，ChatGPT 使用量持续增长，OpenAI 每周活跃用户达 2 亿，公司收入预计达 35 亿至 45 亿美元，成本高昂。
Ligo 4 个月内复现并开源 AlphaFold 3
3名牛津大学的本科生组成的初创公司 Ligo，在仅有 4 个月的时间里，成功复现并开源了 AlphaFold 3。AlphaFold 3 由谷歌 DeepMind 开发，是一个在生物界和计算机科学界都具有革命性意义的模型，能够预测蛋白质结构、药物 – 蛋白质相互作用结构以及核酸 – 蛋白质复合物结构。尽管 DeepMind 发布了论文，但未公开代码或模型权重。
而Ligo 团队通过逆向分析和重构，使用 PyTorch 实现了 AF3 的复现，并发现了原始论文中的几个问题。他们的工作得到了 Figure 创始人 Brett Adcock 的转发，并且他们承诺将代码和权重公开，遵循 Apache 2.0 许可证。（新智元）
?https://github.com/Ligo-Biosciences/AlphaFold3
谷歌正式发布Illuminate，任意论文一键变播客
谷歌的 Illuminate 项目将学术论文转变为音频播客格式，使得研究者能够以听书的方式学习论文内容。这个项目最早在 2024 年的 Google I/O 大会上作为私人测试版本亮相。Illuminate 利用谷歌的 LLM Gemini 生成论文摘要和问答，通过两个 AI 角色进行的采访式对话，以自然的方式描述论文核心内容。
目前，Illuminate 针对计算机科学领域的论文进行了优化，并提供了多种播客样本供用户体验。播客内容还可以调整为其他叙述形式，以适应不同的使用场景。用户还可以分享生成的播客内容到各个平台。不过，Illuminate 生成的对话仅限英文，音频无法下载，也没有字幕功能。
?https://illuminate.google.com/home
今日产品动态
Product Hunt 热榜，Trupeer.ai
Trupeer 旨在通过转换简单的屏幕录制为专业的视频和详细的指南来简化产品内容的创作过程。用户可以通过安装 Chrome 扩展程序来录制屏幕，AI 将自动生成剧本和配音，并添加视频特效，如缩放效果和高亮显示。
此外，AI 还能够生成步骤、描述和标题，自动拍摄关键操作的屏幕截图，并提供类似 Word 的编辑器。Trupeer 支持多种文档格式导出，如 PDF、Word 和 Markdown，以及 MP4 视频格式。用户无需具备视频编辑或技术写作经验，即可创建出高质量的内容。
Trupeer 提供不同的定价计划，包括免费、爱好者、专业和企业版本，以满足不同用户的需求。用户可以通过链接或嵌入分享内容，并且可以自定义视频和文档，如选择不同的 AI 配音、背景音乐和壁纸。
? https://www.trupeer.ai/?ref=producthunt
开发者推荐
1.Mini-Omni 可以一边听一边思考的语言模型
Mini-Omni 是一个开源多模态大型语言模型，它具备实时的语音到语音（speech-to-speech）对话能力，不需要额外的自动语音识别（ASR）或文本到语音（TTS）模型。该模型能够在生成文本的同时进行语音输出，即 “边想边说”，同时支持流式语音输出，以及 “音频到文本” 和 “音频到音频” 的批量推理功能，以进一步提高性能。用户可以通过克隆 GitHub 仓库并安装相关依赖来安装 Mini-Omni，并通过启动服务器和使用 Streamlit 或 Gradio 的演示来进行交互式体验。Mini-Omni 的后端依赖于 Qwen2 大型语言模型，以及 litGPT、whisper、snac、CosyVoice 等技术。
? https://huggingface.co/gpt-omni/mini-omni
2.Fluxgym，傻瓜式 FLUX Lora 训练工具
Fluxgym项目是一个针对 FLUX LoRA 模型训练的简单 WebUI，该项目的特点是支持低 VRAM 的设备，包括 12GB、16GB 和 20GB 的显存配置，同时因为使用了 Kohya Scripts，它具有很高的灵活性和强大的功能。
项目提供了两种安装方式：一键安装通过 Pinokio 1-click launcher 自动完成安装和启动；手动安装则需要克隆项目和相关脚本，激活虚拟环境，安装依赖项，并下载模型检查点。安装完成后，通过运行app.py启动 WebUI，用户可以通过输入 LoRA 信息、上传图片并添加标题（使用触发词），然后点击 “开始” 按钮来使用 WebUI 进行模型训练。
? https://github.com/cocktailpeanut/fluxgym
特别关注
Andrej Karpathy 最新访谈:未来模型将聚焦于处理重要信息的 “认知核心”
OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监Andrej Karpathy 强调 Transformer 不仅是一个神经网络，更像是一种通用的 “差分计算机”，能够通过自我调整高效处理复杂任务，其扩展性使得大规模模型成为可能。他认为，尽管当前大模型非常强大，但小模型通过蒸馏技术也将拥有巨大的潜力，甚至能够处理复杂任务。随着互联网数据的饱和，AI 发展将更多依赖于合成数据，而大模型在处理多任务和类似生态系统的 “集群化” 方式中展现其优势。未来的模型将更加聚焦于 “认知核心”，即处理重要信息的能力。
Karpathy 还讨论了自动驾驶技术的发展，认为尽管技术已经很成熟，但从示范到产品化的过程中存在很大差距，主要是由于监管和其他非技术因素。他对 Tesla 的自动驾驶项目持乐观态度，认为软件问题相对更容易解决，而 Waymo 面临的是硬件问题。在人形机器人的研发中，他提到了技术转移的可能性，认为技术转移可能会比人们想象的更容易，它们可能首先在工厂里进行自我孵化，然后进入 B2B 领域，最后应用于 B2C。并讨论了人形机器人的应用领域和发展方向。
关于 AI 与人类结合的未来，Karpathy 认为 AI 工具将成为人类大脑的外部扩展，有助于赋能人类，并可能通过某种形式的 “神经链接” 进一步增强人类能力。他还谈到了开源系统的重要性，以及如何通过 AI 提供全球优质教育。最后，他建议未来的学习重点应该放在数学、物理和计算机科学等核心学科上，以培养解决问题的能力。
? https://www.youtube.com/watch?v=hM_h0UA7upI
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