专注于小型、高效AI模型的初创公司Moondream

浏览:195次阅读
没有评论

共计 1440 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

Moondream 是一家专注于小型、高效 AI 模型的初创公司,今天获得了 450 万美元的种子前融资。投资者包括 Felicis Ventures、微软的 M12 GitHub 基金和 Ascend。这家公司的目标是开发小型但高效的视觉语言模型,以解决企业 AI 采用中的关键问题,如云计算成本和隐私担忧。

小模型的优势

Moondream 的开源模型已经引起了广泛关注,下载量超过 200 万次,GitHub 星标数达到 5100 个。这些模型的特点是精度高、运行速度快,且可以在各种设备上本地运行,包括智能手机和工业设备。

专注于小型、高效 AI 模型的初创公司 Moondream

CEO Jay Allen(前 AWS 技术总监)表示:“我们的模型特别之处在于,它是精度极高的小型模型之一,而且运行得非常好。它可以非常容易和快速地在任何地方运行。它甚至可以在 iOS 和手机上运行。”

解决云成本危机

Moondream 的方法解决了企业 AI 采用中的一个日益严重的问题:云计算的巨大成本和隐私担忧。通过在设备上本地运行 AI 模型,Moondream 帮助企业节省了云资源费用,同时保护了用户隐私。

Allen指出:“随着 AI 进入越来越多的应用,我们认为我们处于一种矛盾之中,既想要 AI 的所有好处,又不一定想把我们的生活广播到云端。我更倾向于在边缘附近做尽可能多的事情,这样我就能控制自己的隐私。”

实际应用

早期采用者已经为 Moondream 的技术找到了多种应用:

  • 零售业:通过移动扫描进行自动库存管理。
  • 运输业:进行车辆检查。
  • 制造业:在本地实施 AI 进行质量控制,特别是在空气隔离系统中。

技术成就

Moondream 的模型在多个基准测试中表现出色:

  • VQAv2:达到 80.3% 的准确率。
  • GQA:达到 64.3% 的准确率。

系统的能源效率也非常高,每令牌消耗大约是每十亿参数 0.6 焦耳。

大卫与歌利亚:小团队挑战科技巨头

当主要科技公司专注于需要大量计算资源的大型模型时,Moondream 则专注于实际实施。CTO Vik Korrapati表示:“这个领域的许多公司都专注于 AGI,这最终成为一个巨大的干扰。我们专注于感知问题,以及如何在开发者需要的尺寸和形式因素中提供前沿的多模态能力。”

混合云服务

为了简化开发,Moondream 推出了 Moondream 云服务,旨在提供类似于云的服务,同时保持边缘部署的灵活性。Allen说:“他们想要的是最简单的路径,从类似云的提供开始,这样他们就可以随意使用,但一旦他们做到了这一点,他们就不想感觉被锁定了。”

这种混合方法已经吸引了开发者的广泛兴趣,Allen 将其归功于公司的“黑客、开源精神”和透明的开发过程。

未来展望

有了新的资金,Moondream 计划扩大团队,包括在其西雅图总部招聘全栈工程师。公司的下一个挑战是扩大技术规模,同时保持定义其早期成功的效率和可访问性。

Korrapati警告说:“谈论 AI 的时间表是一个危险的游戏。”不过,Moondream 预计,视觉语言模型将在未来 12 个月内被广泛采用。

总之,Moondream 通过开发小型、高效的 AI 模型,为企业提供了新的解决方案,解决了云计算成本和隐私问题,同时保持了高性能和灵活性。

正文完
关注公众号获取最新教程
post-qrcode
 0
AI小诸葛
版权声明:本站原创文章,由 AI小诸葛 于2024-10-30发表,共计1440字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由原创发布,请勿转载。