微信掃一掃，關(guān)注公眾號(hào)
科技行者
算力行者
見證連接與計(jì)算的「力量」
人人公司領(lǐng)投P2P網(wǎng)貸LendingHome C輪融資
北京時(shí)間4月14日早間消息，人人公司已領(lǐng)投了P2P網(wǎng)貸公司LendingHome一輪7000萬美元的融資。
此前有報(bào)道稱，人人公司已向多家金融科技創(chuàng)業(yè)公司累計(jì)投資數(shù)億美元，投資目標(biāo)包括學(xué)生貸款服務(wù)SocialFinance，以及商業(yè)地產(chǎn)股權(quán)投資服務(wù)Fundrise。
參與LendingHome此次C輪融資的投資方還包括Colony Capital、Cowboy Ventures、First Round Capital、Foundation Capital、Ribbit Capital和SAB Capital。在此輪融資完成后，LendingHome的融資總額達(dá)到1.093億美元。
LendingHome聯(lián)合創(chuàng)始人馬特·亨弗利(Matt Humphrey)和總裁詹姆斯·赫伯特(James Herbert)表示，該公司過去一年取得了出色的業(yè)績。目前該公司僅有85名員工，但過去一年已完成了超過1億美元的抵押貸款。
人人公司全球副總裁馬特·墨菲(Matt Murphy)表示，投資方預(yù)計(jì)，LendingHome將繼續(xù)在美國保持快速增長。他拒絕透露LendingHome此輪融資的估值和其他條款。
0贊好文章，需要你的鼓勵(lì)
至頂頭條
科技行者
碼客人生
奇客Solidot
高飛的電子替身
奇客情報(bào)站
推薦文章
2025-09-10 09:47如何讓AI像電影配樂師一樣創(chuàng)作完整的長篇音頻故事——騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)AudioStory突破性進(jìn)展
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng)，首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù)，通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練，能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
2025-09-09 13:57Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)手打造VideoJAM：讓AI生成的視頻動(dòng)起來不再是奢望
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù)，通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息，顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量，在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型，為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
2025-09-09 13:56上海AI實(shí)驗(yàn)室重磅發(fā)布：讓AI看圖"說人話"的神奇訓(xùn)練法，解決多模態(tài)AI與人類價(jià)值觀對(duì)齊難題
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究，首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法，讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平，為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
2025-09-09 10:56谷歌研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布超級(jí)預(yù)測(cè)模型：讓AI像天氣預(yù)報(bào)員一樣預(yù)測(cè)全球大氣變化
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型，能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào)，準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律，在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越，能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一，為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)手打造VideoJAM：讓AI生成的視頻動(dòng)起來不再是奢望
