说到关于大模特时代欧美最火的18家AI独角兽和一些高性能模型车这类的相关题，总是能引起不少人的关注，接下来让小编为大家讲解。
命运的齿轮开始转动。
本文基于公开信息，仅供信息交流之用，不构成投资建议。
“命运的齿轮一旦开始转动，就没有回头路了。”
20世纪90年代末，随着互联网技术在私营商业领域的出现，命运的齿轮开始转动，虽然在硅谷起步卑微，但许多小公司如——谷歌、亚马逊、Facebook等已确立的。我们将继续努力，成为全市值最大的科技公司。与此相呼应的是，中国的百度、阿里巴巴、腾讯也成为东半的另一极。
2023年，命运的齿轮再次开始转动。这次是人工智能。
在AI大型模型正式落地的元年，“百模型大战”的硝烟不仅仅弥漫到中国。欧洲和美国也是如此。尚不知名的AI原生独角兽们都在争夺入场券，梦想着成为未来10年内的下一个“FAANG”候选者。
只需最简单的介绍，即可实现您的高端梦想。在这篇文章中，我将简要介绍一下大模型时代欧美的19家AI独角兽。也许有一天，其中一些名字会像20年前的谷歌、亚马逊、百度和阿里巴巴一样受欢迎。
1稳定性人工智能
StabilityAI可能是目前除了OpenAI之外最火的大型AI模型公司，也是中国曝光度最高的欧美AI独角兽之一。
StabilityAI总部位于英国伦敦，是运营StableDiffusion的公司，其创始人兼首席执行官Mostaq现年39岁，孟加拉裔，在英国长大。
StableDiffusion由StabilityAI开发，是科技界最流行的文本到图像生成器。经过4,000个A100显卡的培训，并由全超过200,000名开发人员下载和认证。这是目前可用的开源图像模型。
2拥抱脸
HuggingFace可能是世界上最受欢迎的开源机器学习社区和。
经过多轮融资的HuggingFace已成长为估值20亿美元的AI独角兽，有LuxCapital、红杉资本等24家投资者参与。
五年前推出时，HuggingFace只不过是一款针对青少年的iPhone聊天机器人应用程序。2018年，口碑开始传播。HuggingFace在github上开源了Transformers库，尽管聊天机器人业务并未取得巨大成功，但该库很快在机器学习社区中流行起来。
我们现在拥有超过100,000个预训练模型和10,000个共享数据集，将它们变成机器学习世界的Github，使我们成为GitHub历史上增长最快的人工智能项目。超过10,000个组织已将其作为为其业务创建人工智能驱动工具的起点，并且拥有1000多名付费用户。
3维赛
Vizai成立于2016年，总部位于美国旧金山。Vizai利用深度学习算法自动分析CT神经图像，检测中风相关指标并提供临床决策支持。
Vizai的旗舰产品是VizLVO和VizCTP，这两个均已获得FDA批准并在美国上市。
VizLVO使用人工智能自动检测疑似中风患者的大血管闭塞(LVO)。有关疑似LVO的通知将发送给神经科医生和介入医生，他们可以在移动设备上查看患者的CTA图像。从拍照到收到通知只需不到6分钟。中风专家可以与现有的紧急呼叫功能进行交互，以将患者运送到干预中心。
另一个VizCTP使用先进的处理技术来自动分析CT灌注神经图像并生成参数化灌注色图。最近对AHA/ASA指南的修改将机械血栓切除术的治疗窗口从6小时延长至24小时，为中风患者提供了新的适当治疗窗口。
人工智能和深度学习的进步使得快速准确地分析医学图像成为可能。ALADIN多中心试验证明了VizLVO能够在875张CTA图像上准确、一致、快速地回顾性检测疑似中风患者的大血管闭塞情况。VizLVO可检测从ICA-T到MCA-M1的左心室血流扩展，灵敏度为90%，特异性为86%。因此，VizLVO被认为是美国目前可用的最准确的LVO检测算法。
近日，Vizai宣布完成由TigerGlobal领投的1亿美元D轮融资，估值达12亿美元。
4次浸没
DeepL是一家开发语言人工智能的德国深度学习公司，成立于2009年，最初名为Linguee。
2017年，我们推出了基于我们的机器翻译系统的DeepLTranslator，目前它已成为最流行的翻译软件之一。开发人员表示，与类似服务相比，DeepL的翻译看起来更自然，因为它使用了新的且经过大幅改进的神经网络架构。
目前，超过10亿人正在使用DeepL的服务。截至2021年底，DeepL是瑞士访量排名第9的网站、日本访量排名第30的网站、全访量排名第146的网站。DeepL被全20,000家公司使用。
2023年1月，DeepL完成了由IVP领投的1亿美元融资，公司估值达到10亿美元。
5光总线
Optibus成立于2014年，是一个基于云的端到端SaaS，由人工智能和优化算法提供支持，可简化运输规划、调度、排班和运营。
该公司的已被欧洲和美国1000多个城市的交通机构和运营商采用，其中包括英国最大的公共交通运营商StagecoachGroup。
Optibus每年用于跟踪和支持全约25亿次公交车、有轨电车、轻轨和地铁出行。
Optibus为用户提供多种公共交通选择，统一了公共自行车、踏板车和出租车接入点的数据，目前与伦敦、纽约和洛杉矶等全450多个城市的公共交通提供商建立了联系。墨尔本、香港、巴西利亚。
6背心
Vesttoo是一家总部位于以色列特拉维夫的风险管理，为各类资产管理公司提供保险相关投资，同时增强人寿和财产保险市场的风险转移和流动性。
Vesttoo通过基于人工智能的技术以及数据科学、保险和金融方面的专业知识连接保险业和资本市场。Vesttoo基于机器学习技术，从低波动性保险负债中生成保险相关资产，为保险公司提供额外的资金来源，并为投资者提供低波动性资产。
7Quantexa
Quantexa是一家总部位于伦敦的大型初创公司，它率先为金融服务行业提供基于机器学习的方法，以扫描公司数据以查找欺诈、洗和其他非法活动的迹象。
以金融服务起家后，Quantexa扩展到其他面临金融犯罪的领域，包括医疗保健、政府和保险，将决策智能应用到更多场景，包括建立完整的客户档案和了解客户合规性。在政府部门，Quantexa的软件还用于识别人口贩卖等非法活动。
Quantexa软件目前被70个国家的大约数客户使用，包括纽约梅隆银行、汇丰银行、渣打银行、丹斯克银行、沃达丰和英国内阁办公室公共部门欺诈管理局以及其他大型企业组织。
8大库
Dataiku成立于法国巴黎，并于2016年底迁至纽约。它是一个领先的日常人工智能，通过“公开数据并增强整个组织的协作”来提供“日常人工智能”。
到2022年，该公司的客户群已增长至500多家，其中包括150多家全最大的公司。
Dataiku表示，其人工智能技术可应用于多种场景，包括预测性维护、供应链优化、精密工程质量控制以及与银行、零售、制造、制药、公共部门等领域相关的营销优化。经常性收入ARR超过15亿美元。
9Lightrix
Lightricks于2013年成立于以色列耶路撒冷，其四名主要技术人员曾就职于微软、谷歌、Adobe等公司，主要研究领域包括计算机视觉和图形处理。
创始团队针对社交媒体用户推出了Facetune2、FacetuneVideo、Filtertune等一系列图像和视频编辑工具。
我们还建立了一个生态系统，其中包含专为各种目的而设计的产品，包括Boosted、Beatleap、Photoleap、Videoleap和Motionleap。这些应用目前的下载量和安装量为547亿次，每月活跃用户为2900万，其中许多人是内容创作者。
10人性
Anthropic于2021年推出，由OpenAI前成员创立。
Anthropic信息显示，其目标客户是企业客户，专注于AI安全性和可靠性研究，其商业模式是向企业客户提供AI研发服务，销售安全优先的产品和服务。
Anthropic的核心产品是“MeetClaude”，这是一款为各种规模的运营提供支持的下一代人工智能助手。Anthropic的核心产品和服务包括人工智能研发服务。人工智能研发服务包括为企业客户开发定制人工智能系统以及进行人工智能安全性和可靠性研究。安全第一的产品和服务包括可解释性、可控性和安全测试。设备。
这些工具旨在帮助客户确保其人工智能系统安全、可靠且符合监管要求。Anthropic对安全性和可靠性的关注使其有别于其他人工智能研发公司，并使其成为寻求优先考虑安全性和可靠性的人工智能系统的客户的有吸引力的选择。
11相聚
Cohere成立于2019年，总部位于加拿大多伦多，是一家专注于生成人工智能模型的云托管应用程序提供商。
Cohere的人工智能专为企业设计，专注于为企业客户提供文本搜索、文本分类、文本生成等AI能力，包括大型模型。
在宣传中，Cohere声称其产品具有高性能、高安全性、多云适应性、数据可控性等特点，精准解决了商业客户对AI的普遍担忧，与OpenAI等公司区别开来。使之成为可能。基本的。
12跑道
Runway是一家美国AI视频软件公司，成立于2018年。为《瞬间宇宙》提供特效技术支持，并参与“视频行业中间环节”StableDiffusion的开发。
最近，Runway推出了第二代视频生成模型，称为Gen1和Gen2，采用了计算机图形和机器学习方面的最新技术。Gene1还需要提供原始源频率，而Gen2只需要几个词就可以生成短视频。
13贾斯珀
Jasper成立于2021年，总部位于美国德克萨斯州奥斯汀，专注于基于人工智能的文案软件。
Jasper的核心产品是一个生成式人工智能，旨在简化内容创建。华为笔记本电脑支持盘古机型吗？由于该模型需要高性能计算机才能运行，因此华为笔记本电脑支持盘古大型模型，华为笔记本电脑拥有强大的处理能力和高效的图形处理能力，可以满足盘古大型模型的计算需求。同时，华为笔记本电脑配备了专业显卡和高速内存，可以提供更流畅的运行体验，为用户提供更好的体验。因此，华为笔记本电脑是非常适合运行盘古大型模型的电脑设备。
训练大型模型需要哪些技能？训练大型模型需要掌握以下技术训练大型模型需要掌握多种技术。训练大规模模型是一项复杂的任务，需要使用多种技术来处理大量数据和复杂计算。以下是一些关键技术1.分布式计算大型模型通常需要在多台计算机上进行训练，因此需要掌握分布式计算技术，以有效利用计算资源并加速训练过程。2高性能计算训练大型模型需要大量的计算资源，因此需要了解如何优化计算性能，包括选择合适的硬件设备、并行计算和加速算法。3数据处理和预处理大型模型通常需要大量的数据处理，包括数据清洗、转换和标准化。因此，需要熟悉数据处理和预处理技术，以确保数据的质量和适用性。4深度学习算法深度学习算法一般用于训练大型模型，因此必须熟悉各种深度学习模型和算法，例如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。5超参数调整训练大规模模型需要调整各种超参数，例如学习率、批量大小和正则化参数。因此，为了提高模型性能和收敛速度，有必要了解超参数调整技术和方法。除了上述技术之外，在训练大规模模型时还需要考虑其他相关技术，例如模型压缩和量化、模型并行化和分布式学习。此外，为了在大模型学习领域保持竞争力，了解最新的研究进展和技术趋势至关重要。
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