AMD 6.65 亿美元收购 Silo AI；Genie 击败 Devin、GPT-4，刚获 250 万美元融资丨AI情报局

今日融资快报

AMD 收购欧洲第一私人AI实验室 Silo AI 交易价值约6.65亿美元

AMD 宣布，已经正式完成了对Silo AI的收购，后者是欧洲规模最大的私人人工智能实验室之一。此次交易的价值约为6.65亿美元，折合人民币约47.7亿元，AMD将全部以现金方式支付。这笔交易是自 Google 在 2014 年以约 4 亿英镑收购英国 DeepMind 之后，欧洲最大规模的私人 AI 创新公司并购案。

收购后 Silo AI 将并入AMD的人工智能事业部（AIG），由AMD高级副总裁Vamsi Boppana领导。AMD强调，收购Silo AI是公司致力于提供基于开放标准的端到端AI解决方案。

AI 程序员 “Genie”击败Devin与GPT-4，Cosine 获250万美元种子轮融资

Cosine 是一家专注于模仿人类推理的人工智能初创公司，近期完成了 250 万美元的种子轮融资，由 Uphonest 和 SOMA Capital 领投，Lakestar 和 Focal 等公司跟投。

Cosine 最新发布的 AI 程序员 Genie 在 SWE-Bench 测试平台上获得了高达 30.08% 的评分，远远超越了 Devin 的 13.8% 和 Swe-agent+GPT-4 的 12.47%。Genie 具有出色的软件架构任务处理能力，能够自主解决错误、构建新功能和重构代码，或与人类开发人员协作。Cosine 通过对人类推理的编码化和训练，使 Genie 在推理方面 “异常人性化”，成为了 “世界上最像人类的自主人工智能软件开发商”。目前已经开放申请试用。

https://cosine.sh/blog/state-of-the-art

基于AI的技术提供商UptimeAI在 A 轮融资中筹集了 1400 万美元

UptimeAI 由 Jagadish Gattu 和 Vamsi Yalamanchili 于 2019 年创立，是一家通过其 AI Expert OEx 平台提供运营能力的技术提供商。它为化工、石油和天然气以及公用事业行业的公司提供支持，帮助他们了解资产绩效与流程异常之间的关系，以推动卓越运营。许多全球工业客户已在北美、中东和印度实施了其解决方案。

此轮融资由 WestBridge Capital 领投，Emergent Ventures 和 Aditya Birla Ventures 跟投。

AI技术开发商Nepoe获得900万美元天使轮融资

Nepoe致力于为企业释放人工智能的力量。公司提供Gen-AI平台和服务，使客户能够为其业务用户和客户有效地利用AI/ML的潜力。Nepoe近日获得900万美元天使轮融资，此轮融资由 Bitkraft Ventures 领投，Galaxy Interactive，Big Brain Holdings ，Hanow Fund，Animoca Brands，Mask Network，OKX Ventures，及个人投资者Martin P Tin等参投。

简化 RAG 应用程序开发，Ragie 获 550 万美元融资

Ragie Corp. 是一家帮助开发人员构建检索增强生成应用程序的新初创公司，检索增强生成（RAG）是一种机器学习技术，可以让大型语言模型更轻松地学习新信息。RAG 可以为模型提供额外的数据，而无需重新训练模型。Ragie 开发了一个云平台，有望简化工作流程。

本轮融资由Craft Ventures、Saga VC、Chapter One 和 Valor 支持。

AI驱动的生育初创公司 Baibys 在 A 轮融资中筹集了 450 万美元

Baibys 开发了一种用于体外受精的自主精子选择解决方案。它旨在使用机器视觉和人工智能实时分析活精子细胞。该系统根据形态学标准评估细胞，而形态学标准只能使用高放大倍数才能识别。它可以识别运动中的结构，以便使用最先进的人工智能算法根据先前制定的标准评估活精子细胞的质量。然后，该系统自动选择并收集具有最高受精潜力的精子，以在体外受精程序中显微注射到卵子中。此轮融资由 Firstime Ventures 领投，乐敦公司跟投。

AI数据服务公司整数智能完成数千万元A轮融资

整数智能是一家致力于为人工智能提供数据服务支持的数据公司，业务涵盖智能驾驶、生成式人工智能、具身智能等诸多领域。目前公司团队规模在百人以内。

本轮投资由峰瑞资本领投，老股东藕舫天使跟投。此前整数智能还获得唐氏（中国）投资、尖晶资本等机构的投资。

康复机器人企业希润医疗完成数千万元Pre-A融资

希润医疗是一家集研发、生产、销售康复机器人于一体的高新技术企业。公司目前主要以手功能软体康复机器人为主，同步研发打造一整套的康复解决方案–上肢康复机器人、下肢康复机器人以及脑机接口康复机器人。近日，希润医疗宣布完成数千万元Pre-A轮融资。本次融资由宁波复创创业投资基金和宁波天使基金共同投资。

AI金融科技初创公司 Hyperbots 筹集 200 万美元种子资金

Hyperbots 是一家印度初创公司，该公司开发了人工智能助手，可提高应付账款、费用处理和应收账款等财务运营的生产力。消除所有重复性和频繁的任务。

此轮融资由 Kalaari Capital 领投，Sunicon Ventures 和 Athera Venture Partners 跟投。

深创投战略投资讽智智能，加速智能移动共融机器人技术发展

讽智智能成立于2017年11月底，是一家专业提供人工智能和机器人结合核心底层技术开发与应用的系统解决方案的高新技术企业。公司致力于智能移动共融机器人技术的研发，已成功应用于航天、医疗、电力、日化、馆藏等行业，成为少数在多个行业实现典型创新型应用案例解决方案的厂商之一。

此次投资将助力讽智智能在智能移动共融机器人技术及产品的研发、集成与应用方面取得更大突破。

Stryker将收购人工智能辅助虚拟护理公司care.AI

Care.ai专注于人工智能辅助的虚拟护理、智能房间技术和环境智能解决方案。此次收购旨在增强Stryker的医疗保健IT产品和无线连接医疗设备组合。Stryker首席执行官KevinLobo看到了互联医疗的重大增长机会，强调了数据和预测算法的作用。他相信数字机器人、数据和技术将推动医学领域的创新。收购Care.ai带来了互补技术，可以与Stryker现有平台无缝集成，符合Lobo对医疗保健未来的愿景。

（欢迎添加微信AIyanxishe2，了解更多AIGC、融资情况，与志同道合的朋友一同畅聊时新AI产品）

今日大厂风闻

香港大学计算与数据科学学院成立，马毅首任院长

港大新成立的计算与数据科学学院由计算机科学系和统计学系合并，拥有约 60 名学者和 800 名研究生，提供 14 个学术课程。学院的目标是在计算技术、数学建模和统计推理之间创造协同效应，培养具备强大分析和计算技能的毕业生。

学院提供的课程涵盖数据科学、人工智能、网络安全、统计学和软件工程等多个主题。授予的硕士学位包括数据科学、计算机科学、电子商务与互联网计算、金融科技与数据分析以及统计学五个方向。

马毅作为学院首任院长，在学术界有着广泛的影响力和贡献。他的研究兴趣包括 3D 计算机视觉、高维数据的低维模型、可扩展优化与机器学习以及智能机器人。（新智元）

新开源 Mamba 模型 Falcon Mamba 7B，打败Llama-3.1(8B)、Mistral(7B)

Falcon Mamba 7B 是由阿布扎比技术创新研究所（TII）发布的首个基于纯 Mamba 架构的大型通用模型，它采用了无需增加内存存储即可处理任意长度序列的新型状态空间语言模型架构。该模型在单个 24GB A10 GPU 上运行，并在 Hugging Face 上开源，提供了四个变体模型供使用。

Falcon Mamba 7B 在多个基准测试中展现了优异的性能，尤其在 Arc、TruthfulQA 和 GSM8K 基准测试中超越了 Llama 3 8B、Llama 3.1 8B、Gemma 7B 和 Mistral 7B。训练数据集包括高达 5500GT 的 RefinedWeb 数据集以及高质量的技术、代码和数学数据。尽管在 MMLU 和 Hellaswag 基准测试中表现不佳，但 Falcon Mamba 7B 已经成为阿联酋最成功的 LLM 版本之一。

Hugging Face https://huggingface.co/tiiuae/falcon-mamba-7b

Sakana AI发布“AI科学家” 不但能写论文还能审稿

Sakana AI 与牛津大学 Foerster 实验室、不列颠哥伦比亚大学团队发布首位 “AI 科学家”，该 AI 能够自动生成完整的学术论文，共计生成了十篇论文，每篇论文的成本约为 15 美元。这个系统不仅能够自动进行科学研究，还能自主审稿，形成了一个闭环的研究和评审过程。论文涵盖了扩散模型、语言模型、Transformer 与强化学习结合、以及谷歌团队提出的大模型 “领悟” 现象等多个研究方向。

Sakana AI 成立于2023年8月，由 Transformer 论文的作者Llion Jones创立，目标是成为 “世界级人工智能研究室”。

https://arxiv.org/pdf/2408.06292

快手推出AI助手「飞船」APP：主打虚拟陪伴

用户可以通过文字或语音与飞船（Kraft）智能助手进行交流，解答疑问、获得娱乐、进行创作和角色定制等。用户在平台上扮演“船长”角色，由名为快快的AI少女领航员引导用户体验。飞船基于快手自研大模型“快意”，更侧重于虚拟陪伴，拥有快速的回复速度和逼真的语音体验。支持创建和定制专属AI虚拟角色，进行内容创作、知识解答，并具备语音交互功能。

早在2021年，快手曾上线一版“飞船”，当时是一款类“ClubHouse”的语音聊天产品。

苹果被曝正开发 AI 智能眼镜，便宜版 Vision Pro 或将明年推出

根据彭博社 Mark Gurman 的爆料，苹果 Vision 团队正在继续试验几种不同的穿戴式 VR/AR 眼镜产品，其中包括更平价的 Apple Vision 头显，第二代 Apple Vision Pro，以及一款类似 Ray Ban Meta 的智能眼镜。

火山引擎与奔驰达成合作，涉及大模型、生成式AI等领域

梅赛德斯-奔驰（中国）投资有限公司与北京火山引擎科技有限公司签署战略合作备忘录，宣布将在大模型、生成式人工智能和大数据技术领域展开深入合作与探索。利用火山引擎在云计算、大模型、人工智能等领域的技术实力，共同探索智能座舱等领域的创新可能。此前，奔驰已在车内应用和开发工具方面与火山引擎合作。

今日产品动态

Product Hunt热榜，Jupitrr AI

Jupitrr AI 视频制作器是一个专为内容创作者设计的工具，它通过 AI 自动创建 B-roll 视频素材，使得视频内容的制作速度提高了 10 倍。该平台支持自动添加库存视频片段、搜索并插入上下文相关的网络图片、增加幽默的 GIF 动图以及生成文字覆盖层，以帮助观众更好地理解视频内容。用户还可以上传自己的 B-roll 以增加个性化触感。Jupitrr AI 得到了超过 3 万名内容创作者的喜爱。该工具还提供了自动字幕功能，支持 58 种语言，并能够自动调整视频尺寸以适应不同的社交媒体平台。

https://jupitrr.com/?ref=producthunt

开发者推荐

1.Clapper，开源的 AI 故事可视化工具

Clapper 旨在让用户能够通过调整高级概念（如角色、位置、天气、时间段、风格等）来创建视频，而不需要外部工具、电影制作技能或 AI 工程技能。Clapper 的作者和 HuggingFace 的 AI 前端工程师 Julian Bilcke，正在开发导演模式，以便用户可以通过语音命令让 AI 制作电影。Clapper 已经集成了多种大模型，如 GPT-4o 和 Claude 3.5（Sonnet），并且在 GitHub 上拥有超过 1100 的 Star 量。用户可以通过 Clapper 将任意文本转换为时间线，并且可以直接导入剧本，为角色创造人设，甚至可以上传图片为角色设置视觉形象。Clapper 的功能非常细致，可以调整每个场景的细节，如人物年龄、音色、陈设等。

GitHub https://github.com/jbilcke-hf/clapper

HuggingFacehttps://huggingface.co/spaces/jbilcke-hf/clapper/tree/main

试用https://clapper.app/

2. “SD 变现宝”，将 ComfyUI 工作流一键转换成小程序和 H5 页面

该工具能够将 ComfyUI 工作流快速转换为微信小程序、抖音小程序、微信内 H5 和微信外 H5 等多种形式。转换后的小程序和 H5 页面都具备支付功能，使得转换后的产品可以直接商业化。

此外，SD 变现宝还增加了微信作品推广分成功能、抖音小程序推广计划功能、储值和免费次数功能，以及支持一次出多图和视频输入输出。目前插件正在内测中，并提供了详细的视频教程和多种安装方式。

https://github.com/zhulu111/ComfyUI_Bxb

特别关注

DeepMind 科学家 8 万字长文：如何使用AI？

Nicholas Carlini 是Google DeepMind 的研究科学家，他专注于机器学习和计算机安全领域的研究。研究重点是对神经网络进行对抗性分析，以揭示机器学习系统的安全和隐私风险。Carlini在 UC Berkeley 获得了博士学位，并在那里完成了他的本科学业，专业是计算机科学和数学。他的研究成果在学术界受到了高度认可，多次获得了最佳论文奖，包括 IEEE S&P、USENIX Security 和 ICML 会议上的奖项。

他最近撰写了一篇长达 8 万字的文章，详细介绍了如何使用 AI 来增强自己的工作效率，并列出了 50 个日常应用实例，这些仅占他所有 AI 应用的不到 2%，文章内容超过 20 万个 Token。尽管有些人认为 LLMs 只是一种过度宣传的技术，但他通过实际使用经验证明了 LLMs 的实用性。

在过去一年中，Nicholas 每周至少花费几个小时与 LLMs 交互，并对其能够解决的日益复杂任务印象深刻。作者列举了多种使用 LLMs 的例子，包括构建完整的应用程序、学习使用各种框架、优化代码以提高性能、简化大型代码库、编写研究论文的初步实验代码、自动化单调的任务和一次性脚本、作为 API 参考和搜索引擎使用，以及解决已经解决的问题以及修复错误。

Nicholas Carlini 强调，LLMs 对于他来说至关重要，因为它们可以帮助他专注于解决更具挑战性的问题，同时自动化完成那些乏味的工作。他还提到，LLMs 的使用并非没有限制和道德问题，例如可能导致的错误信息、滥用数据、监控、失业和其他负面后果。尽管如此，Nicholas Carlini 认为当前的 LLMs 已经对提高工作效率产生了积极影响。

https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html

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