यामाहा मैनौस में अपने कारखाने को स्वचालित करने पर ध्यान केंद्रित करते हुए आधुनिक बनाने के लिए 15 मिलियन रियाल का निवेश करेगी

कंपनी Convex ने सीरीज़ बी फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में $57 मिलियन जुटाए हैं। इन निधियों का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विशेष रूप से बनाए गए अपने बैकएंड प्लेटफॉर्म के विकास को बढ़ाने के लिए किया जाएगा। इस फंडिंग का नेतृत्व Insight Partners ने किया, जिसमें Etna Labs और a16z तथा Spark Capital सहित सभी पिछले निवेशकों ने भाग लिया।

इस सीरीज़ बी राउंड के कारण, Convex द्वारा जुटाई गई कुल राशि $110.5 मिलियन तक पहुंच गई है। कंपनी ने बताया कि वह इस धन का उपयोग मुख्य प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाने, एजेंट विकास के लिए उपकरणों को उन्नत करने और सैन फ्रांसिस्को स्थित अपने कार्यालय में कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने के लिए करेगी।

2021 में Dropbox के पूर्व इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियरों द्वारा स्थापित, Convex डेवलपर्स को एक पूरी तरह से एकीकृत बैकएंड प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। यह प्लेटफॉर्म डेटाबेस, फ़ंक्शन, वर्कफ़्लो, खोज, सिंक्रनाइज़ेशन, प्रमाणीकरण और फ़ाइल स्टोरेज को सॉफ्टवेयर विकास के लिए डिज़ाइन किए गए एक ही समाधान में जोड़ता है।

यह फंडिंग AI के साथ कोडिंग और स्वायत्त विकास उपकरणों की प्रवृत्ति के बीच हुई है। Convex का मानना है कि डेवलपर्स को एक ऐसे बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो उच्च स्तर की विश्वसनीयता बनाए रखते हुए अनुप्रयोगों की बढ़ती जटिलता को संभाल सके।

कंपनी का मानना है कि पारंपरिक बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर AI के साथ कोडिंग के लिए एजेंटों के बढ़ते उपयोग का समर्थन करने में कठिनाई का सामना कर रहा है। कंपनी के अनुसार, मानक डेटाबेस पर AI का उपयोग करके बनाए गए एप्लिकेशन डेटा में चुपचाप त्रुटियां कर सकते हैं जो केवल परिनियोजन के बाद प्रकट होती हैं।

आंतरिक परीक्षणों से पता चला है कि पारंपरिक डेटाबेस पर चलने वाले AI द्वारा निर्मित 90% एप्लिकेशन वास्तविक परिचालन स्थितियों में डेटा भ्रष्टाचार का सामना करते हैं। इसकी तुलना में, Convex प्लेटफॉर्म पर विकसित एप्लिकेशन बिना किसी खराबी के उन्हीं परीक्षणों में पास हुए।

Convex बैकएंड में अंतर्निहित ACID लेनदेन, एंड-टू-एंड टाइप चेकिंग, रीयल-टाइम सब्सक्रिप्शन और TypeScript समर्थन शामिल है। ये सुविधाएँ डेवलपर्स के लिए कई सेवाओं के मैन्युअल एकीकरण की आवश्यकता को कम करती हैं और अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता बढ़ाती हैं। इसके अलावा, Convex खोज, वर्कफ़्लो स्वचालन, प्रमाणीकरण, फ़ाइल भंडारण और संदर्भ-वर्धित पीढ़ी (retrieval-augmented generation) जैसी क्षमताओं को पैक करता है, जिससे AI अनुप्रयोगों को संगठन-विशिष्ट ज्ञान से समृद्ध करना संभव होता है।

यह प्लेटफॉर्म AI पर आधारित सॉफ्टवेयर बनाने वाले डेवलपर्स के बीच काफी लोकप्रिय हो गया है। वर्तमान में Convex लगभग दो मिलियन अनुप्रयोगों का समर्थन करता है, जिन्हें दुनिया भर के लगभग 500 हजार डेवलपर्स ने बनाया है। कंपनी ने npm से प्रति सप्ताह 1.2 मिलियन से अधिक डाउनलोड होने की भी सूचना दी है।

Convex के ग्राहकों में OpenAI, Tripadvisor, Solana, Zapier और Reducto शामिल हैं। ये संगठन अपने अनुप्रयोगों के लिए बड़े पैमाने पर विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए बैकएंड विकास को सरल बनाने के लिए Convex का उपयोग करते हैं।

Insight Partners ने टिप्पणी की कि AI-आधारित कोडिंग सहायकों के बढ़ते उपयोग ने पारंपरिक सॉफ़्टवेयर बुनियादी ढांचे में कमजोरियों को उजागर किया है। निवेश फर्म का मानना है कि Convex डेवलपर्स को एक अधिक विश्वसनीय आधार प्रदान करता है, जहां बैकएंड घटक जटिल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना सुसंगत रूप से कार्य करते हैं।

Convex नए वित्तपोषण का उपयोग AI के प्रभाव में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के परिवर्तन के माहौल में उत्पाद नवाचार में तेजी लाने के लिए करने की योजना बना रही है। कंपनी उन नए उपकरणों के निर्माण के लिए धन आवंटित करेगी जो डेवलपर्स और सॉफ्टवेयर बनाने वाले AI एजेंटों दोनों के लिए एप्लिकेशन विकास को सरल बनाएंगे।

कंपनी दुनिया भर में अधिक जटिल AI-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने वाले अत्यधिक विश्वसनीय बैकएंड उत्पाद प्रदान करना जारी रखेगी। Convex का मानना है कि जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग कोड की बड़ी मात्रा उत्पन्न करती है, स्थिर बैकएंड बुनियादी ढांचा महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

अलग-अलग घटकों को संयोजित करने के बजाय, Convex एक एकल एकीकृत प्लेटफॉर्म प्रदान करता है, जो प्रभावी ढंग से जटिलता को कम करता है और सॉफ़्टवेयर त्रुटियों को रोकता है। जुटाई गई धनराशि Convex की इंजीनियरिंग टीम को मजबूत करेगी, साथ ही इसके वैश्विक डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र और प्लेटफॉर्म की क्षमताओं का भी काफी विस्तार करेगी। नई पूंजी और बढ़ते ग्राहक आधार के साथ, Convex AI विकास के लिए बुनियादी ढांचे के विकसित हो रहे बाजार में अपनी स्थिति मजबूत करने का लक्ष्य रखती है, जिससे मानव डेवलपर्स और AI एजेंटों दोनों के लिए विश्वसनीय सॉफ्टवेयर विकास तेज और आसान हो जाता है।

Delightree, जो बहु-स्टोर बिक्री उद्योग (जैसे फ्रेंचाइजी) के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम विकसित करता है, ने $25 मिलियन की फंडिंग जुटाई है। इन निधियों का उपयोग इंजीनियरिंग, उत्पाद विकास और सामान्य संचालन के क्षेत्रों में कंपनी की टीम के विकास में तेजी लाने के लिए किया जाएगा।

निवेश दौर का नेतृत्व Accel ने मौजूदा निवेशकों Emergent, Timber Grove Ventures और Innovius के समर्थन से किया। डेनवर में स्थापित यह कंपनी नए पूंजी प्रवाह का उपयोग अपने एआई प्लेटफॉर्म का विस्तार करने और रेस्तरां, फिटनेस, कल्याण, खुदरा, स्वास्थ्य सेवा और होम केयर सेवाओं सहित नए वर्टिकल बाजारों में प्रवेश करने की योजना बना रही है।

Delightree प्लेटफॉर्म प्रशिक्षण, अनुपालन, संचार, ऑडिट और नई स्थानों के लॉन्च की प्रक्रियाओं को एकीकृत करता है। यह केंद्रीय टीम द्वारा सभी स्थानीय परिचालनों पर बेहतर समन्वय और उद्यमों की पूरी श्रृंखला में कार्यों के समान निष्पादन सुनिश्चित करता है।

फ्रेंचाइजी उद्यम विभिन्न गतिविधियों में सहायता के लिए सक्रिय रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू कर रहे हैं, जिनमें से कई प्रशिक्षण, संचार, अनुपालन और रिपोर्टिंग जैसी बिखरी हुई प्रक्रियाओं को समेकित करने के लिए इस पर निर्भर करते हैं।

अपने लॉन्च के दो साल से थोड़ा अधिक समय बाद से, Delightree प्लेटफॉर्म दुनिया भर में मांग में तेज वृद्धि दिखा रहा है। कंपनी ने बताया कि इस अवधि में राजस्व लगभग बीस गुना बढ़ गया है, जो ग्राहकों द्वारा उत्पाद की उच्च स्वीकृति और समग्र विकास को दर्शाता है।

वर्तमान में, कंपनी का सॉफ्टवेयर संयुक्त राज्य अमेरिका भर में 6000 से अधिक स्थानों पर उपयोग किया जाता है। Delightree के ग्राहकों में solidcore, Dunn Brothers Coffee, JETSET, Five Star Franchising, MOOYAH Burgers और Beem Light Sauna शामिल हैं।

प्लेटफॉर्म कई अलग-अलग प्रणालियों को एक एकल परिचालन परत से बदल देता है। व्यवसाय इसका उपयोग कर्मचारी प्रशिक्षण, कार्य मानकों, संचार, जांच और नई सुविधाओं के उद्घाटन के प्रबंधन के लिए करते हैं।

Delightree वैश्विक स्तर पर व्यावसायिक स्वचालन और परिचालन प्रबंधन के लिए प्लेटफार्मों में अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षमताओं को मजबूत करना जारी रखेगा। भविष्य के एआई सहायक स्वचालित रूप से समस्याओं की पहचान कर सकते हैं, कार्य सौंप सकते हैं, प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं और हर जगह काम में सुधार का सुझाव दे सकते हैं।

नई फंडिंग उत्पाद नवाचार और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में आगे के निवेश का समर्थन करेगी। Delightree का इरादा ऐसे नए फीचर विकसित करने का है जो बढ़ते फ्रेंचाइजी व्यवसाय के लिए संचालन की जटिलता को कम करेंगे। कंपनी का मानना है कि एआई ऑपरेटरों को प्रशासनिक बोझ को कम करते हुए नई साइटें तेजी से खोलने में मदद कर सकता है।

Delightree के अनुसार, प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले ग्राहक पारंपरिक तरीकों का उपयोग करने की तुलना में दो-तीन महीने पहले स्थान खोल सकते हैं, जिसका अर्थ है लॉन्च समय में 25% से अधिक की कमी। इसके अलावा, व्यवसाय बताते हैं कि स्थानीय कर्मचारी वर्कफ़्लो स्वचालन और केंद्रीकृत संचालन के कारण अपने कार्य समय का 30% तक मुक्त करते हैं।

सह-संस्थापक Madhulika Mukherji ने कहा कि कंपनी का दीर्घकालिक लक्ष्य छोटे फ्रेंचाइजी ऑपरेटरों को जटिल परिचालन प्रौद्योगिकियों तक पहुंच प्रदान करना है जो पहले केवल बड़े कॉर्पोरेट नेटवर्क के लिए उपलब्ध थीं।

कंपनी उन उद्योगों में विकास के महत्वपूर्ण अवसर देखती है जहां लाखों लोग स्थानीय स्तर पर काम करते हैं। इसका प्लेटफॉर्म कई शाखाओं वाले व्यवसायों के प्रबंधन को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही संचालन में पारदर्शिता भी बढ़ाता है।

Delightree का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वितरित कंपनियों में अतिरिक्त प्रबंधन स्तरों को जोड़े बिना विकास को बदल सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बैक-ऑफिस संचालन को स्वचालित करता है, जबकि सभी व्यापार बिंदुओं पर परिचालन मानकों की एकरूपता बनाए रखता है।

Delightree तेजी से बढ़ते वैश्विक नेटवर्क में मानकीकृत संचालन की मांग करने वाले फ्रेंचाइजी ब्रांडों के साथ साझेदारी संबंधों को मजबूत करने का प्रयास करता है। प्लेटफॉर्म एआई-आधारित स्वचालन को वर्कफ़्लो के साथ जोड़ता है, जिससे प्रबंधन की जटिलता काफी कम हो जाती है और स्थानों में सामंजस्य बढ़ता है।

कंपनी फंड का उपयोग फ्रेंचाइजी मालिकों, प्रबंधकों और स्थानीय कर्मचारियों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित परिचालन एनालिटिक्स जोड़ने की योजना बना रही है। Delightree का लक्ष्य विश्व स्तर पर तेज़, स्मार्ट और कुशल स्वचालन के तरीके अपनाने वाले मल्टी-लोकेशन उद्यमों के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम बनना है।

अपराधी कोइनकीट द्वारा निर्मित कोल्डकार्ड भौतिक वॉलेट के धारकों से लगभग 130 मिलियन अमेरिकी डॉलर की क्रिप्टोकरेंसी निकालने में सफल रहे। यह चोरी तब हुई जब हैकरों ने उपकरणों की रिकवरी वाक्यांश जनरेशन तंत्र में एक खामी का फायदा उठाया।

इस घटना का पता ब्लॉकचेन सुरक्षा में विशेषज्ञता रखने वाली कई कंपनियों द्वारा लेनदेन की निगरानी करते हुए लगाया गया। मंगलवार (04) को सामने आए इस हमले ने उन लोगों को प्रभावित किया जो बिटकॉइन रखने के लिए अत्यधिक सुरक्षित माने जाने वाले वॉलेट का उपयोग करते थे, क्योंकि ये इंटरनेट कनेक्शन से अलग रहते हैं।

जांचकर्ताओं का संकेत है कि हमलावरों ने उपकरणों तक भौतिक रूप से पहुंचने की आवश्यकता के बिना निजी कुंजियों को फिर से बनाने में सक्षम थे। विश्लेषण से पता चलता है कि कई समूह इन घुसपैठों में शामिल हो सकते हैं, जो कुंजी पुनर्प्राप्ति बनाने के लिए उपयोग किए गए कोड में मौजूद भेद्यता का फायदा उठा रहे हैं। इस खोज ने हमलावरों को संभावित संयोजनों की गणना करने और परिणामस्वरूप, समझौता किए गए वॉलेट में रखे गए परिसंपत्तियों को स्थानांतरित करने की अनुमति दी।

कोल्डकार्ड एक हार्डवेयर वॉलेट के रूप में कार्य करता है जिसे उपयोगकर्ता की गुप्त कुंजी को नेटवर्क से दूर रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस मॉडल में, हालांकि बिटकॉइन ब्लॉकचेन पर दर्ज रहते हैं, धन तक पहुंच डिवाइस पर संग्रहीत रिकवरी कुंजी पर निर्भर करती है। इस प्रणाली को 'कोल्ड' वॉलेट के रूप में वर्गीकृत किया गया है, जो 'हॉट' वॉलेट के विपरीत है, जो एप्लिकेशन, ब्राउज़र एक्सटेंशन या क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के माध्यम से नेटवर्क से जुड़े होते हैं।

गैलेक्सी रिसर्च के अनुसार, अनुमान है कि कम से कम 12 अलग-अलग हमलावर इन उपकरणों के उपयोगकर्ताओं को निशाना बना रहे हैं। कंपनी ने बताया कि कुल नुकसान लगभग 130 मिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच गया है, एक राशि जिसे एलिप्टिक के सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक टॉम रॉबिन्सन वास्तविकता के करीब मानते हैं।

यह घटना उल्लेखनीय है क्योंकि एक भौतिक वॉलेट की मुख्य गारंटी अतिरिक्त सुरक्षा की परत प्रदान करना है। जिन उपयोगकर्ताओं ने अपनी कुंजियों को ऑफ़लाइन रखा और कठोर सुरक्षा प्रोटोकॉल का पालन किया, उन्हें शिकार बनाया गया क्योंकि समस्या कुंजी बनाने के प्रारंभिक चरण में थी।

ब्लॉक के शोधकर्ताओं ने पाया कि खामी उस विधि से जुड़ी थी जिसका उपयोग उपकरण के कुछ संस्करणों में इन कुंजियों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता था। इस प्रकार, अपराधियों को उपकरणों में घुसपैठ करने या संरक्षित जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं थी; उन्होंने बस कुंजियों के निर्माण की प्रक्रिया की नकल की।

जोनाथन गुडमैन, एक उपयोगकर्ता जिसने 1.6 मिलियन अमेरिकी डॉलर के नुकसान की सूचना दी, ने इसे अस्वीकार्य बताया, यह देखते हुए कि सभी सुरक्षा सिफारिशों का पालन किया गया था। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर एक पोस्ट में, उन्होंने स्पष्ट किया कि उन्होंने कभी भी अपनी कुंजी साझा नहीं की और उपकरणों को इंटरनेट से डिस्कनेक्ट रखा। गुडमैन के अनुसार, लागू सुरक्षा उपायों ने नुकसान को रोका नहीं क्योंकि समस्या की उत्पत्ति कुंजी जनरेशन के लिए जिम्मेदार कोड में थी।

कोल्डकार्ड के निर्माता, कोइनकीट ने इस मुद्दे पर एक चेतावनी जारी की और ग्राहकों को अपने उपकरणों को अपडेट करने की सलाह दी। कंपनी ने प्रभावित उपयोगकर्ताओं को अपनी धनराशि को एक नई कुंजी में स्थानांतरित करने का भी सुझाव दिया।