Ankstesnės laboratorijos padidina 9 mln


Freiburge įsikūręs Ankstesnės laboratorijosAI startuolių naujovių fondo modeliai, skirti skaičiuoklėms ir duomenų bazėms, surinko 9 mln.

Finansavimo etapui vadovavo „Balderton Capital“ kartu su „XXX Ventures“, „SAP“ įkūrėju Hansu Wernerio Hektoru Hektoru, „Atlantic Labs“ ir „Galion.exe“. Garsūs AI angelų investuotojai, tokie kaip Peteris Sarlinas (įkūrėjas ir generalinis direktorius, „Silo AI“), Thomas Wolf (įkūrėjas ir CSO, „Hugging Face“), Guy Podjarny (įkūrėjas, „Snyk & Tessl“), Ed Grefenstette (režisierius, režisierius, „Deepmind“), Robinas Rombachas („Rastas“ („Rastas“ („Rastas“ („Rastas“ („Rastas“ („Rastas“ („Founder“) Taip pat dalyvavo „Black Forest Labs“), Chrisas Lynchas (investuotojų duomenų robotas ir generalinis direktorius, „Atscale“), „Ash Kulkarni“ (generalinis direktorius, elastingas) ir kiti verslo lyderiai.

Frankas Hutteris„Ankstesnių laboratorijų“ įkūrėjas ir generalinis direktorius sakė: “Daugelį kritinių pasaulio sprendimų galioja lentelių duomenys, tačiau įrankiai, skirti juos analizuoti, yra pasenę ir trūksta. Mes teikiame kvantinį šuolį į prognozes, kurias verslas gali padaryti iš vertingiausių duomenų ir kurti ateitį, kur bendravimas su lentelėmis yra toks pat sklandus, kaip ir AI naudojimas tekstui ar vaizdams. Mes galime pateikti greitesnes, tikslesnes prognozes, įgalinančias verslą padaryti daugiau, jei mažiau“.

„Ankstesnis laboratorijos“ 2024 m. Pabaigoje buvo įkurta iš „Ellis“ ekosistemos, kurią atliko profesorius Frankas Hutteris, automatinis tyrėjas; Noah Hollmann, „Google“ ir „BCG“ patyręs kompiuterių mokslininkas; ir Sauraj Gambhir, buvęs rizikos kapitalo, susijungimų ir įsigijimų bei įmonių augimo ekspertas. Bernhardas Schölkopfas, pagrindinis AI pradininkas („Ellis & Max Planck Institute Tiubingen“ direktorius), verslininkas ir investuotojas Alexas Diehlas („Architizer“, KKLD ir BMW IVENTURES įkūrėjai) yra ankstesni „Labs“ patarėjai.

Turėdamas daugiau nei 20 metų patirtį mokantis mašinų, Hutterio komanda pasitelkė savo patirtį, kad sukurtų pažangų fondo modelį lentelių duomenims. Jų darbas parodo „Tabpfn“ potencialą.

Dabar „Anke Labs“ padidina šią akademinę sėkmę, kad suteiktų realaus pasaulio poveikį, integruodama savo API į verslo duomenų eigą, suteikdama galimybę įmonėms atrakinti jų lentelių duomenų galimybes.

Lentelių duomenys – struktūruoti duomenys lentelėse, skaičiuoklėse ir duomenų bazėse – atlieka kritines operacijas sveikatos priežiūros, finansų, aplinkos stebėjimo ir gamybos operacijose. Nepaisant svarbos, lentelių duomenų analizė atsiliko nuo greito AI, matomo teksto ir vaizdų, pažangą. Tokie iššūkiai kaip nepatogūs, įvairūs ir konkrečios konteksto duomenys leido verslui priklausyti nuo pasenusių įrankių ar brangios kiekvienos užduoties mašinų mokymosi modelių-duomenimis, „Ankstesnės laboratorijos“ duomenimis.

Apmokytas 130 milijonų sintetinių duomenų rinkinių, „TABPFN“ yra skirtas akimirksniu suprasti ir nustatyti bet kurio duomenų rinkinio modelius, nereikalaujant konkrečios užduoties mokymo. Kaip fondo modelis, jis taip pat leidžia patobulinti įmonės patentuotus duomenis, nuolat gerinant jo tikslumą ir pritaikomumą prie realaus pasaulio iššūkių.

Naujausiame gamtos dokumente „TABPFN“ parodė, kad daugiau nei 96% mažų lentelių duomenų naudojimo atvejų pralenkia moderniausių modelių tikslumą. Norint pasiekti tokį patį tikslumo lygį kaip ir kitas geriausias modelis, reikia 50% duomenų, kad būtų pasiektas 2,8 sekundės, kad būtų užtikrintas geresnis našumas nei geriausi esami modeliai per 4 ir daugiau valandų.

Duomenų suvaržytose srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra, medicina ir klimato mokslas, kur duomenys dažnai yra sudėtingi ir brangūs, „TABPFN“ pateikia rezultatus su 50% mažiau duomenų.

Naujausi pasiekimai apima teksto funkcijų palaikymą, patentuotų duomenų patobulinimą ir galimybę įtraukti kontekstinę informaciją apie prognozavimo užduotį dar labiau padidinti tikslumą ir paprastą naudojimą.

Džeimsas Wise’asPartneris, „Balderton Capital“, sakė: “Lentelės duomenys yra mokslo ir verslo pagrindas, tačiau AI revoliucija keičianti tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašą turėjo tik nedidelį poveikį lentelių duomenims – iki šiol. Ankstesnės „Labs“ proveržis suteikia visiems mašininio mokymosi super mokymąsi, nereikia mokyti savo modelių pagal savo duomenis. Mes džiaugiamės galėdami palaikyti šią pasaulinės klasės komandą, nes jie iš naujo apibrėžia, kaip pramonės šakos atrakina savo duomenų vertę“.

Apie ankstesnes laboratorijas: „Ankstesnės laboratorijos“ yra pradininkė naujai lentelių mašinų mokymosi erai. Founded in late 2024 by Frank Hutter, Noah Hollmann and Sauraj Gambhir, with Bernhard Schölkopf and Alex Diehl as advisors, Prior Labs’ tabular foundation model (TabPFN) builds on academic research to bring real-world benefits and commercial impact to more companies and use atvejai visame pasaulyje. Siekdami neprilygstamo greičio, tikslumo ir efektyvumo, ankstesnių „Labs“ fondo modeliai pakeis tai, kaip verslas atrakina įžvalgas iš vertingiausių ir sudėtingiausių duomenų.





Source link

Back To Top

Draugai: - Marketingo paslaugos - Teisinės konsultacijos - Skaidrių skenavimas - Fotofilmų kūrimas - Karščiausios naujienos - Ultragarsinis tyrimas - Saulius Narbutas - Įvaizdžio kūrimas - Veidoskaita - Nuotekų valymo įrenginiai -  Padelio treniruotės - Pranešimai spaudai -