ក្រុមហ៊ុន Generalist AI Inc. ដែលជាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមមានមូលដ្ឋាននៅ San Mateo ដែលបង្កើតគំរូមូលដ្ឋានសម្រាប់មនុស្សយន្តបានរៃអង្គាសប្រាក់បានប្រហែល 200 លានដុល្លារនៅក្នុងជុំមូលនិធិថ្មីដែលដឹកនាំដោយក្រុមហ៊ុនបណ្តាក់ទុន 8VC, Axios បានរាយការណ៍កាលពីថ្ងៃចន្ទដោយដកស្រង់ប្រភពដែលស្គាល់ពីកិច្ចព្រមព្រៀងនិងឯកសារសហព័ន្ធដែលបង្ហាញពីការដំឡើងប្រាក់នេះ។

ជុំនេះកើតឡើងត្រឹមតែពីរខែប៉ុណ្ណោះបន្ទាប់ពី Generalist បានបិទការផ្តល់ហិរញ្ញប្បទានចំនួន 400 លានដុល្លារក្នុងខែមិថុនានៅឯការវាយតម្លៃតម្លៃ 2 ពាន់លានដុល្លារដែលជាជុំដែលរួមបញ្ចូលការចូលរួមពី Nvidia និង Bezos Expeditions នេះបើយោងតាម ​​SiliconANGLE ។ ជាមួយនឹងដើមទុនថ្មីនេះ ឥឡូវនេះក្រុមហ៊ុនបានរៃអង្គាសប្រាក់បានជាង 650 លានដុល្លារ ខណៈដែលអ្នកវិនិយោគបន្តចូលទៅក្នុងក្រុមហ៊ុនដែលហៅថា AI ដែលបង្កើតប្រព័ន្ធមនុស្សយន្តគោលបំណងទូទៅ។ For more context on this story, see our ongoing AI news.

Software Brains មិនមែនលោហធាតុទេ។

Generalist កាន់កាប់ទីតាំងពិសេសមួយនៅក្នុងការរីកចំរើនផ្នែកមនុស្សយន្ត៖ ជាជាងការផលិតផ្នែករឹងមនុស្សយន្ត ក្រុមហ៊ុនអភិវឌ្ឍ AI "ខួរក្បាល" ដែលជាគំរូមូលដ្ឋានដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យដ៏ច្រើន - ដែលអាចផ្តល់ថាមពលដល់ម៉ាស៊ីនដែលផលិតដោយក្រុមហ៊ុនផលិតផ្សេងទៀត។ វិធីសាស្រ្តនេះឆ្លុះបញ្ជាំងពីយុទ្ធសាស្ត្រដែលបង្កើតគំរូភាសាធំៗជាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធមូលដ្ឋានសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម chatbot ដែលត្រូវបានអនុវត្តជំនួសឲ្យពិភពរូបវន្ត។

ការភ្នាល់របស់អ្នកចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មគឺថា នៅពេលដែលមនុស្សយន្តរីកសាយពាសពេញរោងចក្រ និងឃ្លាំង តម្លៃនឹងប្រមូលផ្តុំនៅក្នុងស្រទាប់ស៊ើបការណ៍ជាជាង actuators និងតួ។ វិនិយោគិនហាក់ដូចជាចែករំលែកនិក្ខេបបទនោះ។ Axios បានរាយការណ៍ថា ជុំខែមិថុនាបានទាក់ទាញ Nvidia ដែលបន្ទាត់បន្ទះឈីប Jetson កំណត់គោលដៅមនុស្សយន្តជាពិសេស - រួមជាមួយនឹងអ្នកគាំទ្រជាងកន្លះដប់នាក់ផ្សេងទៀត ហើយការចាក់ថ្មី 200 លានដុល្លារត្រូវបានចូលរួមដោយអ្នកវិនិយោគដែលមានស្រាប់ដែលមិនបញ្ចេញឈ្មោះមួយចំនួន។

Gen-1.5: បង្រៀនមនុស្សយន្តដោយការធ្វើបាតុកម្ម

ដំណឹងនៃការផ្តល់មូលនិធិនេះបានកើតឡើងប្រហែលមួយសប្តាហ៍បន្ទាប់ពីក្រុមហ៊ុន Generalist បានបង្ហាញម៉ូដែលថ្មីបំផុតរបស់ខ្លួន Gen-1.5 ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់ថាមពលដល់ដៃមនុស្សយន្តនៅក្នុងកន្លែងឧស្សាហកម្ម។ ម៉ូដែលនេះនិយាយអំពីបញ្ហាជាប់គាំងបំផុតមួយនៅក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មរបស់រោងចក្រ៖ តម្លៃនិងភាពផុយស្រួយនៃកម្មវិធីមនុស្សយន្តសម្រាប់កិច្ចការថ្មីនីមួយៗ។

ជាប្រវត្តិសាស្ត្រ វិស្វករត្រូវសរសេរកូដផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់រាល់កិច្ចការដែលមនុស្សយន្តធ្វើ ហើយសូម្បីតែការផ្លាស់ប្តូរប្រតិបត្តិការតិចតួច — ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងប្រអប់វេចខ្ចប់ធំជាង ឧទាហរណ៍ — អាចទាមទារការសរសេរឡើងវិញ។ ខណៈពេលដែលមនុស្សយន្តទំនើបមួយចំនួនដឹកជញ្ជូនជាមួយ AI ដែលកាត់បន្ថយការសរសេរកូដដោយដៃ ការបង្រៀនពួកគេនូវកិច្ចការថ្មីជាធម្មតាមានន័យថាបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលកែតម្រូវបានល្អ ដែលជាដំណើរការដែលអាចប្រើប្រាស់ពេលវេលាវិស្វកម្មដ៏សំខាន់។

Gen-1.5 ប្រើវិធីសាស្រ្តផ្សេង។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចបង្រៀនមនុស្សយន្តនូវកិច្ចការថ្មីមួយដោយគ្រាន់តែបង្ហាញវាដោយដៃរបស់ពួកគេផ្ទាល់ ជាមួយនឹងចលនាដែលថតដោយកាមេរ៉ាដែលមានស្រាប់របស់មនុស្សយន្ត ឬដោយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលពាក់នៅលើដៃរបស់បាតុករ។ ម៉ូដែលនេះក៏អាចរៀនពីឈុតខ្លីៗនៃមនុស្សយន្តក្លែងធ្វើដែលកំពុងបំពេញភារកិច្ចផងដែរ។

លេខប្រតិបត្តិការដែលក្រុមហ៊ុនបានបោះពុម្ពគឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ ឆ្លងកាត់កិច្ចការគំរូចំនួន 10 Gen-1.5 សម្រេចបាននូវអត្រាបញ្ចប់ការងារជាមធ្យម 59 ភាគរយ នៅពេលផ្តល់ការបង្ហាញពីវិធីអនុវត្តតែមួយ។ នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់បានផ្តល់ឧទាហរណ៍បន្ថែមមួយចំនួន អត្រានៃការបញ្ចប់បានកើនឡើងដល់ 83 ភាគរយ។ Generalist និយាយថា គំរូនេះគឺជាសមត្ថភាពដំបូងគេក្នុងការរៀននូវកិច្ចការមនុស្សយន្តយ៉ាងទូលំទូលាយពីឧទាហរណ៍មួយ ឬពីរបី។

គំរូនេះក៏បានបង្ហាញពីសញ្ញានៃការវិនិច្ឆ័យដោយស្វយ័តក្នុងអំឡុងពេលធ្វើតេស្ត៖ នៅលើកិច្ចការមួយចំនួន Gen-1.5 បានជ្រើសរើសដើម្បីបញ្ចប់កិច្ចការដោយប្រើឧបករណ៍ផ្សេងពីអ្វីដែលវាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើ។

តម្លៃគណនានៃបញ្ញារាងកាយ

ការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលបែបនេះមិនថោកទេ។ Generalist និយាយថា Gen-1.5 បានចំណាយពេលជាង 8 ខែដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល ហើយខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុនមិនបានលម្អិតអំពីរបៀបដែលខ្លួននឹងដាក់ពង្រាយប្រាក់ 200 លានដុល្លារថ្មីនោះ ភាគហ៊ុនដ៏ធំត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងផ្តល់មូលនិធិដល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI ។ ការចូលរួមរបស់ Nvidia នៅក្នុងជុំខែមិថុនា ណែនាំថា ការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ Generalist ដំណើរការដោយពឹងផ្អែកខ្លាំងលើ GPUs មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុនផលិតបន្ទះឈីប។

ការរៃអង្គាសប្រាក់បានយ៉ាងលឿន - 400 លានដុល្លារក្នុងខែមិថុនា 200 លានដុល្លារទៀតនៅចុងខែសីហា - ឆ្លុះបញ្ចាំងពីការប្រណាំងដើមទុនកាន់តែខ្លាំងនៅក្នុង AI បង្កប់។ ការបណ្តាក់ទុនចូលទៅក្នុងមនុស្សយន្ត និងការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម AI រាងកាយបានបង្កើនល្បឿនក្នុងរយៈពេល 2 ឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ដោយសារការកែលម្អចក្ខុវិស័យ ឧបាយកល និងគំរូហេតុផលបានធ្វើឱ្យមនុស្សយន្តដែលមានគោលបំណងទូទៅអាចធ្វើពាណិជ្ជកម្មបាន។

Generalist ប្រឈមមុខនឹងការប្រកួតប្រជែងពីគូប្រជែងដែលមានមូលនិធិល្អក្នុងការបន្តយុទ្ធសាស្រ្តគំរូមូលដ្ឋានស្រដៀងគ្នា រួមទាំង Physical Intelligence ដែលគោលនយោបាយមនុស្សយន្តទូទៅបានទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងពីអ្នកស្រាវជ្រាវ។ អ្វីដែលអ្នកឈ្នះនៃផ្នែកនឹងមើលទៅហាក់បីដូចជានៅតែមិនប្រាកដប្រជា ប៉ុន្តែទំហំនៃដើមទុនដែលហូរចូលទៅក្នុងការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មខួរក្បាលមនុស្សយន្ត បង្ហាញថាអ្នកវិនិយោគជឿថាស្រទាប់ផ្នែកទន់នៃមនុស្សយន្តអាចក្លាយជាផលវិបាកដូចស្រទាប់គំរូនៃទីផ្សារ chatbot ។

ល្បឿននៃការកើនឡើងនេះក៏ឆ្លុះបញ្ចាំងពីរបៀបដែលទីផ្សារកម្មវិធីមនុស្សយន្តបានរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ក្រុមហ៊ុនដែលកាលពី 2 ឆ្នាំមុននឹងក្លាយជាគម្រោងស្រាវជ្រាវមួយ ឥឡូវនេះកំពុងបញ្ជាការវាយតម្លៃតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លារលើភាពខ្លាំងនៃវីដេអូបង្ហាញ និងអត្រាការបញ្ចប់កិច្ចការគោល ដែលជាម៉ែត្រដែលហាក់ដូចជាអស្ចារ្យសម្រាប់គំរូឧបាយកលក្នុងគោលបំណងទូទៅតែប៉ុន្មានជំនាន់មុនប៉ុណ្ណោះ។ ជុំខែមិថុនាតែម្នាក់ឯងបានទាក់ទាញ Nvidia, Bezos Expeditions និងអ្នកគាំទ្របន្ថែមជាងពាក់កណ្តាលនៅក្នុងអ្វីដែល SiliconANGLE បានពិពណ៌នាថាជាក្រុមប្រមូលផ្តុំ ហើយការពិតដែលថា 8VC ត្រលប់មកដឹកនាំម្តងទៀតត្រឹមតែប្រាំបីសប្តាហ៍ក្រោយមក សញ្ញាថាតម្រូវការសម្រាប់ការបែងចែកនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនលើសពីអ្វីដែលជុំតែមួយអាចស្រូបយកបាន។

សម្រាប់ពេលនេះ Generalist កំពុងបង្ហាញទំនុកចិត្តជាមួយនឹងកាបូបរបស់ខ្លួន។ ក្រុមហ៊ុនមួយដែលបានរៃអង្គាសប្រាក់បានជិត 2 ភាគ 3 នៃពាន់លានដុល្លាក្នុងរដូវក្តៅតែមួយ កំពុងប្រាប់ទីផ្សារយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពថា យុគសម័យនៃមនុស្សយន្តដែលរៀនកិច្ចការដោយការមើលមនុស្សគឺជិតគ្រប់គ្រាន់ទៅនឹងការពិតពាណិជ្ជកម្ម ដើម្បីបង្ហាញពីភាពត្រឹមត្រូវនៃការភ្នាល់ធំបំផុត។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →