90 后清华学霸,创业一年估值 25 亿美元

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2024
02/20
21:40
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在 OpenAI 的文生视频模型 Sora 引发广泛关注的当下,国内这家 90 后清华学霸创办的大模型公司,持续受到知名机构追捧。

今日,月之暗面(Moonshot AI)被爆完成超 10 亿美元新一轮融资,sands金沙游戏官网 方包括红杉中国、小红书、美团、阿里,老股东跟投,投后估值达约 25 亿美元。

就在春节前的 2 月 3 日,月之暗面则被爆正在进行 2 亿美元融资,由蚂蚁和阿里集团共同投资,投前估值预计 15 亿美元。

针对 " 最新一轮融资 ",月之暗面对猎云网表示," 感谢关注!公司对具体融资信息暂不方便评论。月之暗面过去未来一直坚持推进中国 AGI 领域的底层关键技术进步及产品创新,也会持续匹配与公司发展阶段相应的资本策略,期待未来有更多好消息与大家分享。"

事实上,成立于 2023 年 4 月的月之暗面在融资披露方面 " 鲜有明确说法 "。针对成立仅两个月就被爆完成的首轮融资,创始人杨植麟于 2023 年 10 月 " 更正 " 道,公司已获得红杉资本、今日资本、砺思资本等知名机构近 20 亿元投资。

而这,也是月之暗面成立近一年来,唯一一次准确的融资披露。

清华学霸sands金沙游戏官网 ,携手同门组建全明星阵容

月之暗面之所以能在成立之初就获得头部 VC 押注,与 90 后杨植麟本人的 " 学霸 " 身份、丰富经历,关系匪浅。

清华求学时,杨植麟师从清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)带头人,智源研究院学术副院长、悟道项目负责人唐杰教授。最终他以满分成绩通过所有程序设计课程,并以年级第一的成绩毕业。

随后在 2015 年,杨植麟进入卡内基梅隆大学(CMU)语言技术研究所(LTI),跟随苹果公司 AI 负责人 Ruslan Salakhutdinov 和 Google AI 智能首席科学家 William W. Cohen 攻读博士学位。

毕业后,杨植麟曾效力于谷歌大脑研究院和 Meta(Facebook)人工智能研究院,是 Transformer-XL 和 XLNet 的第一作者。其中,XLNet 模型曾在 18 项自然语言任务中取得了好于谷歌 BERT 的效果,是当时 NLP 领域热门的国际前沿模型之一。

据不完全统计,杨植麟曾在 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP 等计算机顶会发表论文 20 余篇,研究成果累计 Google Shcolar 引用超过 17000。

目前,杨植麟还是清华大学交叉信息研究院的助理教授,研究方向:大规模预训练,自然语言处理,自然语言理解与生成,少样本学习,零样本学习,多模态学习。

90 后的杨植麟,在大模型领域,可谓声名显赫:循环智能、智谱 AI、智源研究院……到处都有他的名字和身影。

同时,杨植麟和团队也曾作为核心研发成员,参与 Google Bard、Gemini、Einstein、盘古、悟道等大模型的研发,发明包括 TransformerXL、XLNet、RoPE、Detectron2、Group Normalization 在内的 AI 领域里程碑式的成果,被诸如 Google PALM、LLaMa 等模型采用。

天眼查 App 信息显示,月之暗面由杨植麟持股 78.97%,拥有绝对控制权。围绕在他身边的创业伙伴,同样实力非凡,不容小觑。

月之暗面联合创始人周昕宇持有公司 10% 股份,他和杨植麟、张宇韬,是清华大学计算机科学与技术系 2011 级本科的同学。在大四时,周昕宇就加入各方面都符合他标准的旷视实习,并在毕业之后正式加入,工作内容是算法量产,就是要把算法的生产效率提高很多倍。

作为持股 5.96% 的第三大股东,月之暗面联合创始人吴育昕毕业于清华大学与卡耐基梅隆大学,曾获 2018 年欧洲计算机视觉会议(ECCV)最佳论文提名。在 2018 年 10 月的 GeekPwn 国际安全极客大赛上,IYSWIM 是 6 个参赛团队中,唯一一个破解人脸识别算法的团队。吴育昕当时以 IYSWIM 团队的身份参赛,据他介绍," 自己(以个人名义报名参赛,有名队友没有来到现场)用了谷歌的 FaceNet 开源代码模型攻破了该算法 "。

此外,杨植麟的同门师兄张宇韬,目前持有公司 5% 股份。公开资料显示,张宇韬本硕均在清华大学计算机系就读。他的研究方向是异构数据融合和知识图谱构建,在 KDD、CIKM 等计算机顶会上发表多篇文章。他作为技术负责人,参与了金沙手机网投老品牌值得信赖 大数据分析平台 AMiner 的研发。

大语言模型后,正秘密研发通用多模态模型

凭借豪华的团队阵容与深厚的积累,月之暗面成立不到半年,便于 2023 年 10 月宣布在 " 长文本 " 领域实现了突破。

据杨植麟介绍,针对于 " 大模型输入长度受限带来的应用困难 ",月之暗面正式推出了首个支持输入 20 万汉字的大模型 moonshot,以及搭载该模型的智能助手产品 Kimi Chat。

随后,他以 Kimi Chat 的一些实际使用案例,进行了详细介绍。以输入整本《月亮与六便士》为例,Kimi Chat 可以和用户一起阅读,帮助用户更好地理解和运用书本中的知识:

相比当前市面上以英文为基础训练的大模型服务,Kimi Chat 具备较强的多语言能力。例如,Kimi Chat 在中文上具备显著优势,实际使用效果能够支持约 20 万汉字的上下文,2.5 倍于 Anthropic 公司的 Claude-100k(实测约 8 万字),8 倍于 OpenAI 公司的 GPT-4-32k(实测约 2.5 万字)。

同时,Kimi Chat 通过创新的网络结构和工程优化,在千亿参数下实现了无损的长程注意力机制,不依赖于滑动窗口、降采样、小模型等对性能损害较大的 " 捷径 " 方案。

就在今年 1 月 26 日,Kimi Chat 最新发布了 "v1.3 迎春版 ": 基础模型能力全面升级,用友联网搜索能力、上下文学习能力、文学创作能力、语言翻译能力……小程序版 Kimi 智能助手,则已支持中英文语音输入。

需要的是,近期,OpenAI 的文生视频模型 Sora,凭借突破一分钟的时长,再加上演示视频的高度逼真和高质量,持续引发关注。

据多方消息报道,月之暗面也正在秘密研发通用多模态模型,预计今年内将推出。

换言之,在以文本为主的大语言模型领域取得阶段性进展的月之暗面,未来也将在以图像、视频为主的多模态模型领域,与 OpenAI 等国内外同行展开较量。

而月之暗面在资本市场上的 " 动作频频 ",似乎也正是在为更高的训练成本,更大量的资金和人才需求,做更充足的准备。

以团队规模为例,月之暗面在 2023 年 10 月有 50 人左右,目前该公司团队人数则已超 80 人。

未来,月之暗面在 " 多模态模型 " 领域,究竟能否占有一席之地,我们也将持续保持关注。

来源:猎云网

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