Twin1 AI ने पेशेवरों के लिए एआई-आधारित डिजिटल ट्विन्स को बढ़ाने के लिए 20 मिलियन डॉलर जुटाए
और पढ़ें
Ventureburn
ventureburn.com

Twin1 AI ने पेशेवरों के लिए एआई-आधारित डिजिटल ट्विन्स को बढ़ाने के लिए 20 मिलियन डॉलर जुटाए

Twin1 AI ने सीड फंडिंग राउंड के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक 20 मिलियन डॉलर जुटाए हैं, साथ ही अपने उत्पाद को गुप्त विकास मोड से बाहर भी लाया है। यह कंपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर काम करने वाले डिजिटल ट्विन्स बनाने का काम करती है, जो ज्ञान रखने वाले कर्मचारियों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

फंडिंग राउंड का नेतृत्व वेंचर फंड Bessemer Venture Partners, Tribeca Venture Partners और Aramco Ventures ने संयुक्त रूप से किया। कंपनी सैन माटेओ और लंदन में अपनी टीमों का विस्तार करने, साथ ही प्रौद्योगिकी और विपणन गतिविधियों के विकास में निवेश करने की योजना बना रही है। Twin1 प्लेटफॉर्म इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह पेशेवर ज्ञान, निर्णय और कार्य संदर्भ को बनाए रखे।

कंपनी का लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से संगठनों को इस विशेषज्ञता का विस्तार करने में मदद करना है। इस बीच, Twin1 का दृष्टिकोण कॉर्पोरेट एआई को लागू करते समय गोपनीयता और मानवीय नियंत्रण को प्राथमिकता देता है। यह कंपनी को वाणिज्यिक संचालन और प्रौद्योगिकी के विकास के लिए पूंजी प्रदान करता है।

Twin1 प्रत्येक पेशेवर को एक एआई-संचालित डिजिटल ट्विन प्रदान करता है जो उनके काम के साथ विकसित होता है। इन ट्विन्स को अधिकृत ईमेल, बैठकों, दस्तावेजों और कार्य प्रणालियों तक पहुंच प्राप्त होती है। इस संदर्भ का उपयोग करके, वे प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं और व्यावसायिक कार्यों को पूरा करने में सहायता कर सकते हैं।

कंपनी का दावा है कि इसकी प्रणाली गहरे पेशेवर संदर्भ के माध्यम से मौजूदा एआई एजेंटों को बढ़ा सकती है, जिससे कॉर्पोरेट एआई का अधिक व्यक्तिगत कार्यान्वयन होता है। Twin1 ने गोपनीयता और प्रबंधन के क्षेत्र में छह स्तरों का नियंत्रण विकसित किया है। ये तंत्र मनुष्यों, डिजिटल ट्विन्स और एआई सिस्टम के बीच इंटरैक्शन को नियंत्रित करते हैं, जिसमें कॉर्पोरेट नीतियां, मौजूदा अनुमतियां और मानव अनुमोदन की आवश्यकताएं शामिल हैं, जो संवेदनशील ज्ञान तक अनधिकृत पहुंच को रोकता है।

इसके अलावा, Twin1 एक नेटवर्क का प्रबंधन करता है जो विभिन्न संगठनों के बीच व्यक्तिगत डिजिटल ट्विन्स को जोड़ता है। यह अनुमतियों को ध्यान में रखते हुए जानकारी एकत्र करके प्रासंगिक विशेषज्ञता की पहचान करने और समन्वय करने की अनुमति देता है, लेकिन मानवीय नियंत्रण को बनाए रखता है। यह मनुष्यों और कॉर्पोरेट एआई एजेंटों के बीच समन्वय का एक स्तर बनाता है। कंपनी उद्यमों के लिए मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल सर्वर भी प्रदान करती है, जो अधिकृत एआई एजेंटों और कॉर्पोरेट उपकरणों को नियंत्रित संदर्भ तक पहुंच प्रदान करता है।

यह प्रणाली व्यक्तिगत ट्विन्स में निहित जानकारी के आधार पर कार्रवाई भी शुरू कर सकती है। Twin1 इस दृष्टिकोण को संप्रभु कॉर्पोरेट एआई की नींव कहता है। प्लेटफॉर्म को पहले ही विभिन्न उद्योगों में भागीदारों द्वारा लागू किया जा चुका है, जिसमें कानूनी, वित्तीय और ऊर्जा कंपनियां शामिल हैं। ग्राहकों में Linklaters, Orrick, Dechert, Customers Bank और Aegis Energy का उल्लेख है; कंपनी बताती है कि कुछ ग्राहकों ने संचार कार्य का 30% से 50% स्वचालन किया है।

Twin1 की स्थापना 2025 में Lewis Liu, Tom Cahn, Huiting Liu और Jonathan Budd जैसे व्यक्तियों द्वारा की गई थी। संस्थापकों ने पहले Eigen Technologies के माध्यम से कॉर्पोरेट एआई पर काम किया था। Eigen से कई निवेशकों ने नए फंडिंग राउंड में भाग लिया। यह समर्थन कॉर्पोरेट प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में टीम के अनुभव में निरंतर विश्वास को दर्शाता है। मुख्य कार्यकारी Lewis Liu ने इस बात पर जोर दिया कि ज्ञान-आधारित संगठनों के लिए मानवीय विशेषज्ञता केंद्रीय बनी हुई है, और कहा कि एआई को सामान्य परिणाम उत्पन्न करने के बजाय व्यक्तिगत ज्ञान को बढ़ाना चाहिए।

Twin1 का लक्ष्य प्रत्येक कर्मचारी की पहुंच बढ़ाते हुए पेशेवर निर्णय को बनाए रखना है, यह मानते हुए कि इससे विभिन्न संगठनों में विशेषज्ञता जमा होने में मदद मिलेगी। Bessemer Venture Partners ने टिप्पणी की कि कॉर्पोरेट ज्ञान संगठनों के बीच खंडित रहता है, और उनका मानना है कि Twin1 टीमों और प्रणालियों के बीच एक प्रासंगिक परत प्रदान कर सकता है। Tribeca Venture Partners ने प्लेटफॉर्म का वर्णन कॉर्पोरेट एआई के लिए एक समन्वय परत के रूप में किया, और Aramco Ventures ने विनियमित कॉर्पोरेट वातावरण के साथ काम करने में टीम के अनुभव पर जोर दिया। अगले चरण का ध्यान ज्ञान-गहन उद्योगों में अपनाने को बढ़ाने पर होगा। कंपनी व्यक्तिगत डिजिटल ट्विन्स को कॉर्पोरेट एआई के लिए एक नए इंटरफ़ेस के रूप में स्थापित करती है, और इसकी सफलता स्वचालन, गोपनीयता, प्रबंधन और मानवीय एजेंसी के बीच संतुलन पर निर्भर करेगी।

समान कहानियाँ

Velaura AI ने उच्च दक्षता वाले एआई कंप्यूटिंग को बढ़ाने के लिए $110 मिलियन जुटाए
और पढ़ें
ventureburn.com

Velaura AI ने उच्च दक्षता वाले एआई कंप्यूटिंग को बढ़ाने के लिए $110 मिलियन जुटाए

Velaura AI ने सीरीज ए फंडिंग राउंड के तहत सफलतापूर्वक $110 मिलियन जुटाए, जिससे इसका मूल्यांकन एक अरब डॉलर से अधिक हो गया। इस राउंड का नेतृत्व Seligman Ventures फंड ने किया, जिसमें Capricorn Investment Group, Prosperity7 Ventures, और Mayfield, Maverick Silicon, MARA, Premji Invest और Samsung Catalyst Fund सहित मौजूदा निवेशकों ने भाग लिया। इसके अलावा, StepStone Group ने भी फंडिंग में हिस्सा लिया।

प्राप्त पूंजी कंपनी के एआई कंप्यूटिंग क्षमताओं के पोर्टफोलियो के विकास में तेजी लाने और उसके वाणिज्यिक संचालन को आगे बढ़ाने में मदद करेगी। Velaura दो बढ़ते क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर रही है: उच्च ऊर्जा दक्षता वाले डेटा सेंटर में कंप्यूटिंग और फिजिकल एआई एप्लिकेशन।

कंपनी का मानना है कि ऊर्जा की खपत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक गंभीर बाधा बनती जा रही है। हालांकि बड़े क्लाउड प्रदाता एआई डेटा सेंटर में सक्रिय रूप से निवेश कर रहे हैं, बिजली आपूर्ति और कूलिंग क्षमता सुनिश्चित करना एक बढ़ती हुई जटिल चुनौती बनी हुई है।

Velaura की मुख्य तकनीक टाइटन कोर सिलिकॉन प्लेटफॉर्म है। यह प्लेटफॉर्म पेटेंटेड बौद्धिक संपदा और डिजिटल चिप डिजाइन क्षमताओं की पेशकश करता है। कंपनी का दावा है कि टाइटन कोर प्रति वाट दो से चार गुना अधिक प्रदर्शन प्रदान करने में सक्षम है।

यह तकनीक एआई एक्सेलेरेटर में उपयोग किए जाने वाले गणितीय कार्यों पर केंद्रित है। इसे पहले ही व्यावसायिक पैमाने पर लागू किया जा चुका है, जिसे सेमीकंडक्टर निर्माण की अग्रणी प्रक्रियाओं का उपयोग करने वाले 30 मिलियन से अधिक ASIC में तैनात किया गया है। Velaura उत्पादन की उपज गुणवत्ता और विश्वसनीयता पर भी डेटा प्रदर्शित करती है।

इस तकनीक को एआई एक्सेलेरेटर में लागू करने और फिजिकल एआई अनुप्रयोगों के लिए आर्किटेक्चर का विस्तार करने की योजना है। इन अनुप्रयोगों में बुद्धिमान रोबोट, ड्रोन और स्वायत्त सिस्टम शामिल हैं जो सख्त शक्ति और गर्मी उत्सर्जन सीमाओं के तहत काम करते हैं।

राजीव केमानी, सह-संस्थापक और सीईओ, Velaura ने उल्लेख किया कि एआई के क्षेत्र में आगे की प्रगति के लिए कंप्यूटिंग की आर्थिक दक्षता में सुधार की आवश्यकता होगी। उन्होंने कहा कि कंपनी इस बदलाव के लिए सिलिकॉन और सॉफ्टवेयर का आधार बनाने का प्रयास कर रही है।

चूंकि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर अधिक बिजली की खपत कर रहा है, इसलिए डेटा सेंटर ऑपरेटरों को कंप्यूटिंग दक्षता बढ़ाने की आवश्यकता का सामना करना पड़ रहा है। उच्च ऊर्जा खपत से कूलिंग के लिए अतिरिक्त आवश्यकताओं का भी पता चलता है, जिससे एआई क्षमताओं को तैनात करने की लागत बढ़ सकती है।

Velaura अपना समाधान सिलिकॉन स्तर पर इन सीमाओं को दूर करने पर केंद्रित करता है, बिना ऊर्जा की खपत में आनुपातिक वृद्धि के प्रदर्शन को बढ़ाकर। इसके अलावा, कंपनी पारंपरिक डेटा सेंटर से परे क्षमता देखती है, क्योंकि फिजिकल एआई सिस्टम को वास्तविक दुनिया में काम करने के लिए कुशल कंप्यूटिंग की आवश्यकता होती है, और रोबोट बड़े डेटा केंद्रों के समान संसाधनों पर भरोसा नहीं कर सकते।

Velaura की नेतृत्व टीम में Apple, NVIDIA, Google, Qualcomm और Marvell जैसी बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों के नेता और इंजीनियर शामिल हैं। उनका अनुभव कम बिजली खपत वाले और उच्च प्रदर्शन वाले सेमीकंडक्टर प्लेटफॉर्म के विकास और अरबों उपकरणों पर वितरित उत्पादों में योगदान को कवर करता है।

नए वित्तपोषण का उपयोग टाइटन कोर के विकास में तेजी लाने, साथ ही इंजीनियरिंग और ग्राहक टीमों का विस्तार करने के लिए किया जाएगा। अतिरिक्त संसाधनों का उपयोग एआई इंफ्रास्ट्रक्चर और फिजिकल एआई विकास के क्षेत्रों में रणनीतिक भागीदारों और ग्राहकों के साथ गहन सहयोग का समर्थन करेगा।

यह फंडिंग ऊर्जा-कुशल एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेशकों की बढ़ती रुचि को दर्शाती है, क्योंकि बिजली की उपलब्धता को अक्सर एआई के विस्तार के लिए मुख्य बाधा के रूप में देखा जाता है। Velaura का दृष्टिकोण मौजूदा ऊर्जा सीमाओं के भीतर अधिक कंप्यूटिंग क्षमता तैनात करने और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर पर थर्मल लोड को कम करने की अनुमति दे सकता है।

कंपनी अपनी तकनीक को हाइपरस्केल और एज दोनों अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त के रूप में स्थापित करती है, जो इसे एआई कंप्यूटिंग बाजार के कई बढ़ते खंडों में उपस्थिति प्रदान करता है। सिलिकॉन वैली में स्थित कंपनी का मुख्यालय इसे सेमीकंडक्टर की घनी पारिस्थितिकी तंत्र में रखता है।

थ्राइव होल्डिंग्स ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित बिजनेस होल्डिंग्स के विस्तार के लिए 2 अरब डॉलर जुटाए
और पढ़ें
ventureburn.com

थ्राइव होल्डिंग्स ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित बिजनेस होल्डिंग्स के विस्तार के लिए 2 अरब डॉलर जुटाए

थ्राइव होल्डिंग्स ने कंपनी का मूल्यांकन 12 अरब डॉलर पर रखते हुए सफलतापूर्वक 2 अरब डॉलर की नई फंडिंग जुटाई। इस फंडिंग का नेतृत्व सॉफ्टबैंक, डी1 कैपिटल पार्टनर्स और अल्टीमीटर कैपिटल ने किया। यह राउंड वेंचर में पहला बाहरी निवेश था।

पहले कंपनी थ्राइव कैपिटल के संस्थागत निवेशकों की प्रतिबद्धताओं पर निर्भर थी। न्यूयॉर्क स्थित थ्राइव होल्डिंग्स को 2025 में थ्राइव कैपिटल से अलग किया गया था। थ्राइव कैपिटल के संस्थापक, जोशुआ कुशनर, ने ओपनएआई, स्ट्राइप और स्पेसएक्स सहित बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों में निवेश किया था।

थ्राइव होल्डिंग्स एक अलग दृष्टिकोण अपनाती है, जिसमें वह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लागू करने से पहले मौजूदा उद्यमों का अधिग्रहण करती है। वर्तमान में, कंपनी लेखांकन और सूचना प्रौद्योगिकी सेवाओं पर ध्यान केंद्रित कर रही है, अपने प्लेटफॉर्म पर 70 से अधिक व्यवसायों का प्रबंधन कर रही है। कंपनी का मानना है कि बिखरे हुए सेवा उद्यम AI के माध्यम से परिवर्तन के लिए महत्वपूर्ण अवसर प्रदान करते हैं।

थ्राइव होल्डिंग्स का अकाउंटिंग प्लेटफॉर्म, जिसका नाम करंट है, में 50 से अधिक फर्में शामिल हैं और यह 2000 से अधिक लेखा पेशेवरों को सेवा प्रदान करता है। कंपनी के आंकड़ों के अनुसार, टैक्सएआई एजेंटों ने 98% सटीकता के साथ 7000 से अधिक कर रिटर्न संसाधित किए। इसके अलावा, टैक्सएआई ने कर तैयारी के समय को 30% से अधिक कम कर दिया।

कंपनी का दूसरा प्लेटफॉर्म, शील्ड, सूचना प्रौद्योगिकी सेवाओं पर केंद्रित है। शील्ड प्लेटफॉर्म के तहत लगभग 20 कंपनियां काम करती हैं। थ्राइव का दावा है कि एआई-आधारित उपकरणों ने आईटी सहायता में अनुरोध समाधान के समय को 36 गुना कम कर दिया है।

कंपनी का कार्य मॉडल पारंपरिक कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर उद्यमों से अलग है: थ्राइव होल्डिंग्स पहले कंपनियों का अधिग्रहण करती है, और फिर उनकी गतिविधियों में AI को एकीकृत करती है, प्रौद्योगिकी को मौजूदा पेशेवरों के अनुभव के साथ जोड़ती है।

प्राप्त धन का एक हिस्सा तीसरे प्लेटफॉर्म का समर्थन करने के लिए निर्देशित किया जाएगा, जो भौतिक बुनियादी ढांचे पर केंद्रित होगा। यह प्लेटफॉर्म निर्माण और भौतिक संपत्तियों के संचालन के लिए आवश्यक नियामक सेवाओं, जैसे परमिट, निरीक्षण, तकनीकी दस्तावेज और अनुपालन प्रक्रियाओं को लक्षित करेगा।

लक्ष्य क्षेत्रों में डेटा सेंटर, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा, और ऊर्जा और जल आपूर्ति अवसंरचना शामिल हैं। थ्राइव का मानना है कि इन बाजारों में लेखांकन और आईटी सेवाओं के समान विशेषताएं हैं: वे खंडित हैं, परिचालन रूप से जटिल हैं और पेशेवर विशेषज्ञता पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। इनमें व्यापक प्रशासनिक प्रक्रियाएं भी शामिल हैं जो महंगी देरी का कारण बन सकती हैं।

अनुज मेहिंदिरत्ता, थ्राइव होल्डिंग्स के संस्थापकों में से एक, ने बुनियादी ढांचे में क्षमता पर जोर दिया। उन्होंने उल्लेख किया कि संयुक्त राज्य अमेरिका को अधिक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण और निर्माण की आवश्यकता है, हालांकि स्थानीय और नियामक जटिलताएं बड़े प्रोजेक्ट्स को धीमा कर सकती हैं। थ्राइव इन बाधाओं को दूर करने के लिए AI का उपयोग करने की योजना बना रहा है, लेकिन यह उम्मीद नहीं करता है कि AI फील्ड वर्क या विशेषज्ञ की अंतिम मंजूरी को प्रतिस्थापित करेगा।

यह तकनीक अनुसंधान, रिपोर्ट तैयार करने और परमिट दाखिल करने में मदद करेगी, साथ ही अनुपालन और निरीक्षण दस्तावेज़ीकरण को ट्रैक करेगी, जबकि मानवीय अनुभव को बनाए रखेगी और नियमित प्रशासनिक बोझ को कम करेगी।

मदर कंपनी के माध्यम से ओपनएआई के साथ घनिष्ठ संबंध के कारण, थ्राइव कैपिटल ने कई फंडिंग राउंड के दौरान ओपनएआई में अरबों डॉलर का निवेश किया था। दिसंबर 2025 में ओपनएआई को थ्राइव होल्डिंग्स में भी हिस्सेदारी मिली। यह साझेदारी थ्राइव होल्डिंग्स को एआई में विशेषज्ञ ज्ञान तक सीधी पहुंच प्रदान करती है और मौजूदा व्यवसायों में एआई को लागू करने की रणनीति का समर्थन करती है।

चूंकि कंपनियां अब केवल स्वायत्त सॉफ़्टवेयर उपकरणों के बजाय कार्यान्वयन में सहायता की तलाश कर रही हैं, इसलिए थ्राइव होल्डिंग्स अब लेखांकन और आईटी क्षेत्रों से बाहर अपनी मॉडल का परीक्षण करने का इरादा रखती है, यह स्वीकार करते हुए कि भौतिक बुनियादी ढांचा AI परिनियोजन के लिए एक अधिक जटिल वातावरण प्रस्तुत करता है।

River AI ने कस्टम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए $1.1 बिलियन जुटाए
और पढ़ें
ventureburn.com

River AI ने कस्टम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म के विस्तार के लिए $1.1 बिलियन जुटाए

River AI ने अपने पूर्ण-कार्यशील आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म को बढ़ाने के लिए सफलतापूर्वक $1.1 बिलियन का वित्तपोषण जुटाया है। इस दौर का नेतृत्व जनरल कैटलिस्ट और एएमपी पीबीसी ने किया, जिसमें एनवीडिया और एएमडी वेंचर्स का रणनीतिक समर्थन मिला। फंडिंग में वाई कॉम्बिनेटर और टेमासेक ने भी भाग लिया।

पालो ऑल्टो स्थित यह कंपनी Игорь बाबूशकिन द्वारा स्थापित की गई थी, जो पहले xAI के सह-संस्थापक थे। इससे पहले, बाबूशकिन ने गूगल डीपमाइंड में जनरेटिव मॉडलिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर काम किया था, और xAI के लॉन्च में मदद करने से पहले ओपनएआई में बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण प्रक्रियाओं का नेतृत्व किया था।

River को प्राप्त धन का उपयोग उत्पादों के विकास और कंपनी की गतिविधियों के विस्तार के लिए किया जाएगा। River एक ऐसा बुनियादी ढांचा बनाता है जो डेवलपर्स और व्यवसायों को उनके एआई मॉडल पर अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। कंपनी की रणनीति प्रशिक्षण, परिनियोजन, हार्डवेयर और व्यक्तिगत एआई उत्पादों पर केंद्रित है।

इस कार्य को हल करने के लिए, River एक एपीआई का उपयोग करती है जिसे विशेष रूप से कस्टम मॉडल बनाने के लिए विकसित किया गया है। यह प्लेटफॉर्म LoRA का उपयोग करके फाइन-ट्यूनिंग और अत्याधुनिक ओपन-सोर्स मॉडलों के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग प्रदान करता है। इसके कारण डेवलपर्स व्यापक बुनियादी ढांचे को स्वयं बनाए बिना मॉडल को अनुकूलित कर सकते हैं।

कंपनी का दावा है कि व्यवसाय 15-20 मिनट में जटिल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग सत्र पूरे कर सकते हैं। इसके अलावा, River का दावा है कि इसका प्लेटफॉर्म क्लोज्ड-सोर्स विकल्पों की तुलना में दो से चार गुना कम लागत प्रदान करता है। इन प्रक्रियाओं में तेज़ वेट ट्रांसफर और प्रशिक्षण के दौरान स्थिर सैंपलिंग शामिल है। River वर्कलोड में बदलाव के साथ इलास्टिक कंप्यूटिंग संसाधनों का भी प्रबंधन करती है, जिससे डेवलपर्स मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

प्रशिक्षित मॉडल सीधे River प्लेटफॉर्म के माध्यम से उत्पादन वातावरण में जा सकते हैं। कंपनी प्रशिक्षण और इन्फेरेंस के लिए टोकन-आधारित बिलिंग का उपयोग करती है, जिसका उद्देश्य अप्रयुक्त जीपीयू शक्ति पर खर्च को कम करना है।

बाबूशकिन ने कहा कि कंपनी एआई को अधिक सुलभ और खुला बनाने की आवश्यकता में विश्वास रखती है। उन्होंने इस बात पर भी जोर दिया कि एआई उपयोगकर्ताओं के लाभ के लिए काम करना चाहिए, न कि इसे बनाने वाली प्रयोगशालाओं के लिए। इसलिए, River उपयोगकर्ताओं को बुद्धिमत्ता पर अधिक नियंत्रण सौंपने का प्रयास करती है।

कंपनी कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर से परे एक व्यापक रणनीति लागू कर रही है। यह व्यक्तिगत एआई को उपयोगकर्ताओं के करीब लाने के लिए डिज़ाइन किए गए हार्डवेयर पर भी काम कर रही है। वैयक्तिकरण और निरंतर सीखने पर केंद्रित उत्पादों पर भी काम चल रहा है।

फंडिंग ने प्रमुख सेमीकंडक्टर कंपनियों को भी आकर्षित किया। एनवीडिया और एएमडी वेंचर्स रणनीतिक निवेशकों के रूप में राउंड में शामिल हुए। उनकी भागीदारी River के विस्तार के लिए कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के महत्व को दर्शाती है।

जनरल कैटलिस्ट के सीईओ, हेमंत तनेज्या ने एआई में नेतृत्व के लिए वेट्स वाले ओपन मॉडलों के बढ़ते महत्व पर प्रकाश डाला। उन्होंने उपयोगकर्ताओं को अधिक नियंत्रण प्रदान करने के River के प्रयास पर भी जोर दिया। इस प्रकार, निवेश एआई के अधिक सुलभ विकास की दिशा में व्यापक रुझान का समर्थन करता है।

River की संस्थापक टीम के पास उन्नत एआई अनुसंधान और विकास में व्यापक अनुभव है। बाबूशकिन ने गूगल डीपमाइंड में जनरेटिव मॉडलिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर काम किया, और फिर xAI की सह-स्थापना से पहले ओपनएआई में बड़े प्रशिक्षण कार्यक्रमों के प्रबंधन में मदद की। टीम में xAI और टेस्ला के विशेषज्ञ भी शामिल हैं, जो River को गहरे शिक्षण और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में अनुभव प्रदान करते हैं, जिससे एआई के कई स्तरों पर बुनियादी ढांचे के विकास की महत्वाकांक्षाओं को बल मिलता है।

River अपनी प्लेटफॉर्म को इस मांग के इर्द-गिर्द स्थापित करती है, ताकि व्यवसाय महंगे बुनियादी ढांचा रखरखाव टीमों को रखे बिना मॉडल को अनुकूलित कर सकें। टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल भी कम्प्यूटेशनल लागत की पूर्वानुमेयता बढ़ाने के उद्देश्य से है।

लोकप्रिय