「深智透医」获近千万美元B+轮融资,2024年全球营收或将过亿元
「深智透医」获近千万美元B+轮融资,2024年全球营收或将过亿元36氪获悉,AI医学影像企业「深智透医」(简称“深透”,Subtle Medical Inc.)近日完成B+轮近千万美元融资,由老股东Fusion Fund,新股东嘉加资本(ENVISIONX Capital)、蓝驰创投硅谷总部基金Bluerun Ventures、上海文周投资及其它亚太区域战略合作方共同投资。本轮融资将用于加速AI产品的全球商业落地及研发创新。
36氪获悉,AI医学影像企业「深智透医」(简称“深透”,Subtle Medical Inc.)近日完成B+轮近千万美元融资,由老股东Fusion Fund,新股东嘉加资本(ENVISIONX Capital)、蓝驰创投硅谷总部基金Bluerun Ventures、上海文周投资及其它亚太区域战略合作方共同投资。本轮融资将用于加速AI产品的全球商业落地及研发创新。
众所周知,大语言模型的训练常常需要数月的时间,使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例,其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性,导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
基于 Diffusion Transformer(DiT)又迎来一大力作「Flag-DiT」,这次要将图像、视频、音频和 3D「一网打尽」。
最少只需1个3D样例,即可生成3D主题乐园。
DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对大热门,成为了Hacker News等许多科技媒体的头版头条。
这几天,AI届的盛会——ICLR在维也纳举办。
在机器学习社区中,ICLR (国际学习表征会议)是较为「年轻」的学术会议,它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办。但 ICLR 很快就获得了研究者的广泛认可,并且在 AI 圈拥有了深度学习会议「无冕之王」的称号。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象:不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释,即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现,传送算法(teleportation)被设计出来,它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力,但其背后的确切机制尚不清楚。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议,在走过第一个十年后,终于迎来了首届时间检验奖。
ICLR 全称为国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations),今年举办的是第十二届,于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。