每年,世界經(jīng)濟(jì)論壇都會(huì)報(bào)道世界各地的技術(shù)先驅(qū)。如你所知,今年許多公司在業(yè)務(wù)核心使用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提供創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)。任何對(duì)人工智能感興趣的人都應(yīng)該了解這14個(gè)初創(chuàng)公司。
BenevolentAI
這家總部位于倫敦的公司成立于2013年,有兩個(gè)運(yùn)營(yíng)中的業(yè)務(wù)部門:BenevolentTech,重點(diǎn)是開發(fā)人工智能平臺(tái),通過(guò)改變科學(xué)家訪問(wèn)和使用可用信息的方式來(lái)推動(dòng)創(chuàng)新;BenevolentBio,應(yīng)用該技術(shù)產(chǎn)生影響人類健康的新想法,例如更好的藥物和研究,對(duì)罕見疾病的見解和創(chuàng)新。
Casetext
Casetext的使命是提供免費(fèi)法律服務(wù),并且讓法律不再晦澀難懂。Casetext利用人工智能技術(shù)幫助法律研究人員快速找到最相關(guān)的案例。有超過(guò)100萬(wàn)人(包括100多家律師事務(wù)所的訴訟律師)每月都會(huì)訪問(wèn)Casetext的CARA——一個(gè)由人工智能技術(shù)支持的法律庫(kù)。
CognitiveScale
CognitiveScale提供的人工智能和區(qū)塊鏈解決方案并不是要用人工智能取代人類,而是讓人類與機(jī)器相結(jié)合,以增強(qiáng)人類的認(rèn)知能力,從而影響到從醫(yī)療保健到能源和制造等各個(gè)行業(yè)。隨著新數(shù)據(jù)不斷流入,這些系統(tǒng)會(huì)自己進(jìn)行學(xué)習(xí)、適應(yīng)和擴(kuò)展。
DriveAI
來(lái)自斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室的畢業(yè)生們?cè)?015年創(chuàng)立了這家DriveAI公司。DriveAI擁有包括傳感器、激光雷達(dá)、高清攝像機(jī)在內(nèi)的改裝套件,讓車輛能夠360度全方位了解周邊環(huán)境。DriveAI與公共和私人合作伙伴合作,通過(guò)地理圍欄自駕車解決方案解決當(dāng)今的交通挑戰(zhàn)。
Gamalon
Gamalon是一家致力于通過(guò)人工智能提升人類能力的公司。Gamalon將人類和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái),通過(guò)自然語(yǔ)言處理和接收個(gè)性化的互動(dòng),讓人們可以與組織進(jìn)行交談或發(fā)短信的形式進(jìn)行溝通。Gamalon的應(yīng)用包括客戶聊天、在線調(diào)查、社交媒體反饋、故障單、呼叫記錄等。
Malong Technologies
中國(guó)的碼隆科技(Malong Technologies)公司,目標(biāo)是開發(fā)的設(shè)備能夠在宏觀、微觀和X射線水平上“看到”物理對(duì)象。碼隆的人工智能計(jì)劃有望幫助客戶實(shí)現(xiàn)更高的安全性、質(zhì)量和效率。目前碼隆有幾個(gè)行業(yè)應(yīng)用,包括零售、安全和制造。
MyCrop Technologies
MyCrop Technologies位于印度,提供的協(xié)作平臺(tái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)為種植作物的農(nóng)民提供實(shí)時(shí)支持。通過(guò)大數(shù)據(jù)、傳感器和無(wú)人機(jī)等,MyCrop的技術(shù)和智能算法能處理數(shù)據(jù)并指導(dǎo)農(nóng)民“下一步”提高生產(chǎn)力和盈利能力。
Narrative Science
Narrative Science是一家專注于自然語(yǔ)言處理創(chuàng)新的公司,它的Quill平臺(tái)可以像人類一樣學(xué)習(xí)和編寫,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為智能敘述內(nèi)容,讓人們能夠更快地做出更好的決策,為員工提供幫助并改善與客戶的互動(dòng)。客戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動(dòng),而不是花時(shí)間撰寫報(bào)告。
Petuum
由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的科學(xué)家和教授創(chuàng)立的Petuum,是獲得資金最多的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司之一。Petuum希望為每家公司提供即插即用的人工智能解決方案。Petuum為各種規(guī)模的企業(yè)提供機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建模塊和軟件,以創(chuàng)建人工智能應(yīng)用,以提高生產(chǎn)力和效率。
Precognize
通過(guò)分析工廠數(shù)據(jù)和采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí),Precognize的預(yù)測(cè)性維護(hù)軟件可以提前幾天甚至幾周檢測(cè)出系統(tǒng)故障,不僅有助于防止停機(jī),還可以節(jié)省維護(hù)成本,將停機(jī)時(shí)間降至最低。
Primer
可以讀寫的機(jī)器?這正是人工智能公司Primer構(gòu)建的產(chǎn)品,不僅可以用英語(yǔ)讀取,也可以用中文和俄語(yǔ)讀寫的機(jī)器。Primer的工具可以自動(dòng)分析龐大的數(shù)據(jù)集,“加速我們對(duì)世界的理解”。
Pymetrics
21世紀(jì)的招聘是使用神經(jīng)科學(xué)游戲和人工智能(沒(méi)有偏見),將人們與其擅長(zhǎng)的工作進(jìn)行匹配。Pymetrics開發(fā)了這樣一種系統(tǒng),不是通過(guò)簡(jiǎn)歷評(píng)估,而是通過(guò)20分鐘的游戲時(shí)間來(lái)評(píng)估他們的認(rèn)知和情感構(gòu)成。由于算法沒(méi)有偏差,因此該策略可以讓招聘流程多樣化。
Soulmachines
誰(shuí)說(shuō)機(jī)器不能表達(dá)和感情?新西蘭公司Soulmachines就打造了這樣一個(gè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng),并相信這將徹底改變?nèi)祟惡蜋C(jī)器的互動(dòng)方式。Soulmachines的愿景是“讓人工智能人性化,以實(shí)現(xiàn)更好的人性”。 Soulmachines創(chuàng)造出令人難以置信的生活,情緒敏感的“人造”人類。
ThoughtSpot
ThoughtSpot是人工智能驅(qū)動(dòng)分析和搜索的領(lǐng)導(dǎo)者,可以將數(shù)千名分析師的力量投入到每個(gè)業(yè)務(wù)人員那里。想象一下,利用類似Google的搜索來(lái)分析大量數(shù)據(jù),并從數(shù)據(jù)中獲取洞察,這就是ThoughtSpot只需點(diǎn)擊一下即可實(shí)現(xiàn)的東西。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。