Inception залучила $50 млн для розвитку дифузійних моделей ШІ

У світі штучного інтелекту зростає інтерес до стартапів, які фінансують амбітні ідеї та швидко тестують нові концепції. Так, Inception залучила 50 мільйонів доларів на посівний раунд під керівництвом Menlo Ventures. Додаткове ангельське фінансування надали Ендрю Нг та Андрій Карпаті.

Перший керівник проекту – професор Стенфордського університету Стефано Ермон, чия робота зосереджена на дифузійних моделях, які генерують результати шляхом поетапного вдосконалення, а не покрокового прогнозування слів. Такі моделі лежать в основі систем штучного інтелекту для обробки зображень, як Stable Diffusion, Midjourney та Sora. Використовуючи досвід створення цих систем, Ермон прагне застосувати той самий підхід до більшого спектра завдань.

Разом із фінансуванням компанія випустила оновлену версію Mercury – моделі, призначеної для розробки програмного забезпечення. Mercury вже інтегровано у низку інструментів розробки, серед яких ProxyAI, Buildglare та Kilo Code. Найважливіше, за словами Ермона, дифузійний підхід допомагає зменшити затримку та витрати на обчислення.

“Ці LLM, засновані на дифузії, значно швидші та ефективніші за те, що зараз будують інші,”

“Це просто зовсім інший підхід, де є багато інновацій, які ще можна принести на стіл.”

Ермон також підкреслює, що їхня система вже демонструє швидкість понад 1 000 токенів за секунду, що значно перевищує можливості існуючих авто-регресійних технологій, оскільки наше рішення розроблено для паралельної обробки та є надзвичайно швидким.

Крім того, дифузійні моделі надають більшу гнучкість у використанні апаратного забезпечення: на відміну від традиційних авто-регресійних моделей, вони дозволяють обробляти багато операцій одночасно, що знижує загальну затримку у складних завданнях.

У майбутньому Inception планує розширювати застосування Mercury та продовжувати розвиток дифузійних моделей для різних завдань – від інструментів розробки до великих мовних систем, з акцентом на зменшення вартості обчислень та часу відгуку.

Перспективи та майбутні кроки

Компанія розглядає використання Mercury для ширшого спектру завдань і продовжить вдосконалення алгоритмів дифузійних моделей для тексту та коду, щоб зробити їх більш доступними для індустрії та розробників.