图片来源：Fundamental
一家名为Fundamental 的人工智能实验室于周四正式亮相，推出了一款新的基础模型，旨在解决一个由来已久的问题：如何从企业产生的大量结构化数据中获取洞见。通过将传统的预测性人工智能系统与更现代化的工具相结合，该公司相信其能够重塑大型企业的数据分析方式。
"尽管 LLMs 在处理文本、音频、视频和代码等非结构化数据方面表现出色，但它们在处理像表格这样的结构化数据时并不理想，"首席执行官杰里米·弗兰克尔告诉 TechCrunch。"通过我们的模型 Nexus，我们构建了处理这类数据的最佳基础模型。"
这一构想已引起投资者的浓厚兴趣。公司正以12 亿美元的估值结束隐秘运营状态，并筹集到 2.55 亿美元资金。
其中大部分来自近期由橡树资本、Valor 股权合伙公司、Battery 风投和 Salesforce 风投领投的 2.25 亿美元 A 轮融资；Hetz 风投也参与了本轮融资，并获得了来自 Perplexity 首席执行官阿拉文德·斯里尼瓦、Brex 联合创始人恩里克·杜布拉什以及 Datadog 首席执行官奥利维尔·波梅尔的天使投资。
被称为大规模表格模型（LTM）而非大规模语言模型（LLM）的 Fundamental 公司 Nexus 模型，在多个重要方面突破了当代人工智能实践。该模型具有确定性——即每次被询问相同问题时都会给出相同答案——且不依赖定义当代大多数人工智能实验室模型的 Transformer 架构 。Fundamental 将其称为基础模型，因为它经历了预训练和微调的标准步骤，但最终成果与客户同 OpenAI 或 Anthropic 合作所获的结果截然不同。
这些差异至关重要，因为Fundamental 正在攻克当代人工智能模型时常失灵的应用场景。基于 Transformer 架构的人工智能模型仅能处理其上下文窗口内的数据，因此常在处理超大规模数据集时遇到推理障碍——例如分析包含数十亿行的电子表格。但此类海量结构化数据集在大型企业内部极为常见，这为能够应对如此规模数据的模型创造了重大机遇。
正如弗兰克尔所见，这对Fundamental 来说是一个巨大的机遇。通过 Nexus，该公司能够将现代技术应用于大数据分析，提供比当前使用的算法更强大、更灵活的解决方案。
“现在你可以在所有用例中使用同一个模型，从而可以大规模扩展所处理的用例数量，”他告诉 TechCrunch。“并且在每个用例上，你都能获得比雇佣一支数据科学家团队所能实现的更优异的性能。”
这一承诺已经吸引了多项高价值合同，包括与《财富》百强企业签署的七位数合约。该公司还与AWS 建立了战略合作伙伴关系，使 AWS 用户能够直接从现有实例部署 Nexus。
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