由春华创投、华为哈勃领投
近日，面壁智能完成新一轮数亿元融资，由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东持续跟投支持。本轮融资完成后，面壁智能将进一步推进优秀人才引入，加固大模型发展的底层算力与数据基础，持续 引领「高效大模型」路线，推动大模型高效训练、快步应用落地。本轮由光源资本担任独家财务顾问。
依托于扎实的原创性 AI 技术底蕴，面壁智能是世界范围内对「高效大模型」探索最为前列的大模型团队之一，目前已完成了贯彻高效训练、高效落地与高效推理的大模型全栈技术生产线布局。核心研发团队脱胎于清华 NLP 实验室，拥有中国首批大模型研发精锐力量，团队还包括来自阿里、字节、百度等国内外知名公司的人才。
高效训练方面，2024年初发布的「性能小钢炮」MiniCPM，标志着面壁大模型高效训练模式的彻底跑通。这一全球领先的轻量高性能大模型背后，是通过上千次面壁「模型沙盒实验」，对大模型训练过程进行精准建模、预测，打造出更加高效的 ScalingLaw 增长曲线，实现同等参数性能更优、同等性能参数更小效果。以更快的速度、更低的成本，提供智能实现的最优解决方案。
高效落地方面，面壁智能引领AI智能体（Agent）技术潮流，持续推动建设这一大模型落地应用的最后一公里。在公司成立的初始阶段，面壁即开始 Agent 研究探索，并不断在底层技术上取得世界级创新突破。2023年发布了大模型驱动下的 Al Agent “三驾马车”，全面覆盖单体智能、群体智能和智能体应用框架领域。而「大模型+Agent」技术路线也在今年得到知名人工智能学者吴恩达的认同，来自面壁的明星开源项目 ChatDev 多智能体协作工作，亦得到赞赏。
高效推理方面，面壁不断超越，率先以「衔尾蛇投机采样」为代表的协同推理技术，在云侧建立起大小模型之间的协同，极大提升云侧大模型的服务速度。与面壁端侧模型相结合，有望实现端云两侧协同推理的新范式，进一步显著降低大模型使用成本。
面壁大模型团队具有鲜明的「先锋」特色，一次次对计算机技术发展方向的精准预判，增强了团队高效实现 AGI 的信心。从 2013年进入深度学习领域，2018年确定 Bert 技术路线，2020年成为国内首个尝试大模型路线并坚定投入的团队，2023年初开展对 AI 智能体（Agent）的超前探索、年中发布千亿多模态大模型、年末开始大模型端云协同的前瞻布局——在激烈竞争的计算机领域，面壁对于自己超前的 AI 技术研判策略，坚持超人的验证耐心并逐渐收获大众的认知与认同，其中部分研判的创新领先性甚至提前于发展现状一年之久。
目前，面壁已携手招商银行、数科网维、知乎等合作伙伴，将大模型与 Agent 技术部署落地于金融、教育、政务、智能终端等应用场景。
春华创投负责人表示：“大模型技术带来了人工智能范式的进化，正在日新月异地解锁通用人工智能（AGI）的未来。从成立之初，春华创投持续关注人工智能领域，希望陪伴富有远见的创业者，通过支持技术变革，解决人类面临的难题。
面壁智能是国内最早开始探索大模型和 AGI 的团队，拥有前瞻的视角、完整的技术栈，背靠优质的数据资源和密集的人才优势。面壁智能凭借自身在大模型高效训练和推理技术和 Agent 技术方面的差异化优势，高效服务各行各业。接下来，我们期待与面壁智能团队一起，以安全、普惠的通用人工智能为舟，帮助千家万户驶向智能科技的星辰大海。”
记者3月18日从安徽明天氢能科技股份有限公司（以下简称明天氢能）获悉，国家电网近日向明天氢能及董事长王朝云分别授予科学技术进步奖一等奖，获奖项目为“大规模氢电一体化站关键技术、核心装备及 荷兰阿姆斯特丹大学医学院科学家开展的一项新研究证明，利用最新CRISPR-Cas基因编辑技术，能消除实验室中受感染细胞内所有艾滋病病毒（HIV）的痕迹，为治愈该病带来新希望。相关研究论文将提交于4月27 记者从国家航天局获悉，3月20日8时31分，探月工程四期鹊桥二号中继星由长征八号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场成功发射升空。科技日报记者 付毅飞 摄火箭飞行24分钟后，星箭分离，将鹊 联合国机构3月20日发布的《全球电子垃圾监测》报告显示，2022年全球范围内共产生6200万吨电子垃圾，其中仅有不到四分之一被回收利用。报告显示，2022年全球电子垃圾的产生量相比2010年增长了82%。 AI芯片巨头低调赚钱 骆轶琪 在过去一年半导体行业下行周期中，除了英伟达以GPU霸主身份实现业绩快速成长之外，另一些主营虽非GPU，但是立足于AI定制芯片市场的半导体巨头也低调实现了稳健的成长性。 据Gartne “啪嗒啪嗒......”一只机器狗在街上迈着规律的步伐，拉着牵引绳的盲人，在它的带领下越过沿路障碍，平稳地行走着，电子导盲犬能否取代传统导盲犬，解决视障人士一犬难求的困境？西工大团队在这方面开展 。本文链接：面壁智能完成新一轮数亿元融资，继续面向AGI的高效大模型征程http://www.sushuapos.com/show-2-4810-0.html
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