美国AI Agent公司：Imbue B轮融资2亿美元，真还是假？

人工智能研究实验室Imbue（前身为General Intelligent）在B轮融资中筹集了2亿美元，该公司的估值超过10亿美元。参与者包括 Astera Institute、Nvidia、Cruise 首席执行官 Kyle Vogt 和 Notion 联合创始人 Simon Last。

新一轮融资使Imbue的总融资额达到2.2亿美元，使其成为近几个月来资金充裕的人工智能初创公司之一。

它仅略微落后于AI21 Labs（2.83亿美元），这家总部位于特拉维夫的公司开发了一系列文本生成AI工具，以及Cohere（4.45亿美元）和Adept（4.15亿美元）等生成式AI供应商。

“这笔最新资金将加速我们开发可以推理和编码的人工智能系统，因此它们可以帮助我们在世界上实现更大的目标，”Imbue在发表的一篇博客文章中写道。

“我们的目标保持不变：构建实用的人工智能代理（AI Agent），可以实现更大的目标，并在现实世界中安全地为我们工作。

去年10月，Imbue 推出了一个雄心勃勃的目标：研究机器目前缺乏的人类智能基础知识。

它的计划是将“基础知识”转化为一系列需要解决的任务，并设计不同的 AI 模型并测试它们在 Imbue 团队构建的复杂 3D 世界中学习解决这些任务的能力。

从那时起，该公司的方法似乎发生了一些变化。Imbue 表示，它没有在 3D 世界中释放 AI，而是正在开发它认为“内部有用”的模型，包括可以编码的模型（类似于 GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer）。

很多模型都可以编码。但该公司声称，让Imbue与众不同的是他们“有力推理”的能力。

“我们相信推理是有效人工智能代理的主要障碍，”Imbue在博客文章中写道。

“强有力的推理是有效行动的必要条件。它涉及处理不确定性的能力，知道何时改变我们的方法，提出问题和收集新信息，制定场景和做出决定，提出和放弃假设，以及通常处理现实世界的复杂，难以预测的性质。

Imbue 还认为，除了使其团队能够大规模构建 AI 应用程序之外，代码也是一个重要的用例。在这篇博文中，该公司提出，代码可以提高推理能力，并且是模型在机器上采取行动的更有效方法之一。

该公司写道：“编写SQL查询以从表中提取信息的代理比尝试在不使用任何代码的情况下组装相同信息的代理更有可能满足用户请求。“此外，代码训练有助于模型更好地学习推理；没有代码的训练似乎会导致模型推理不佳。

这种理念与 Adept 的理念没有什么不同，Adept 的理念旨在构建可以自动化任何软件流程的 AI。谷歌DeepMind还探索了教授人工智能控制计算机的方法，比如让人工智能观察完成“指令遵循”计算机任务（如预订航班）的人的键盘和鼠标命令。

Imbue表示，其模型是“量身定制的”推理，因为它们是在数据上训练的，以“加强良好的推理模式”，并使用“在推理时间内花费更多计算”的技术来得出“可靠的结论和行动”。

具体来说，Imbue 训练的“非常大”模型（具有超过1000亿个参数的模型）经过优化，在其内部推理基准上表现良好。（“参数”是从训练数据中学习到的模型部分，本质上定义了模型在问题上的技能，例如生成文本或代码。

该训练是在 Nvidia 共同设计的计算集群上进行的，其中包含 Nvidia H100 系列的10,000个 GPU。

Imbue 还投资构建自己的 AI 和机器学习工具，例如用于调试的 AI 原型和 AI 模型之上的可视化界面。它正在研究理解大型语言模型的学习过程。

Imbue 并不打算生产它目前正在开发的大部分内容。相反，它将这些工具和模型视为改进未来更通用的人工智能的一种方式，并为人们能够用来创建自己的自定义模型的平台奠定基础。

“当我们构建 AI 代理时，我们实际上是在构建能够理解我们的目标、主动沟通并在后台为我们工作的计算机，”

Imbue 在博客文章中继续说道。 “最终，我们希望发布系统，使任何人都能够构建强大的自定义 AI 代理，让 AI 的生产力触手可及……这笔最新资金将加速我们开发能够推理和编码的人工智能系统，因此它们可以帮助我们在世界上实现更大的目标。

这是TechCrunch的报道，但是有网友也提出了质疑。

对任何了解这家公司的人都感兴趣（他们现在有很多 ML 招聘列表）。基本上想知道是否值得探索更多。他们显然已经筹集了24000万美元，并且是独角兽，所以这是一个重要的话题。

以下是我发现的一些危险信号的摘要：

1. 创始人没有机器学习背景。
2. 尽管有巨额资金，但几年后发布了产品。
3. TC 文章说成立于2021年，但每个列表都声称它是 YC2017。其中一位创始人在2017年 YC 上提供了招聘服务，但 Imbue 是一家完全无关的公司，拥有不同的创始团队，因此声称 YC 隶属关系似乎是可疑/不道德的。YC也没有在其网站上的任何地方被列为该公司的投资者。
4. 与我交谈过的人中，没有人曾经与他们合作过/在媒体之外听说过他们；
5. 声称已经筹集了24000万美元，但不清楚是谁。最近一轮2亿美元的投资者是“Astera Institute，NVIDIA，Cruise首席执行官Kyle Vogt，Notion联合创始人Simon Last等人”，这似乎是一个随机的团体，没有透露姓名的领导。事实上，在他们的营销中，没有一个风险投资公司被指定为投资者，这对于一家已经筹集了》2亿美元的SF AI初创公司来说是非常不寻常的。Crunchbase也没有风险投资人/机构投资者的记录。我找不到任何我期望进行重大尽职调查的投资者。在他们筹集了2亿美元一个月后，他们醒目地宣布他们从亚马逊Alexa和Eric Schmidt那里筹集了另外1200万美元-这在我看来是一个纯粹的宣传噱头。这一额外5%的融资公告也得到了一堆关于它的新闻报道。他们非常努力地推动。
6. 他们的首席执行官一直在媒体上声称他们购买自己的芯片，他们还声称拥有 10k 的 H100 堆栈，但他们实际上没有筹集到足够的资金来购买那么多 H100。也许他们正在租房，所有关于购买的媒体都只是新闻？
7. 新闻/宣传与产品的比例非常高。在主要出版物上发表了数十篇文章，但没有发布任何内容，也没有声称的客户。
8. 他们的网站上充斥着滔滔不绝的陈述，没有细节，比如“我们预训练了非常大（>100B 参数）模型，针对内部推理基准进行了优化。（内部推理基准是假装你有竞争模型的好方法！和“我们的北极星：真正的个人电脑，让我们自由、尊严和能动性去做我们喜欢的事情”。据我所知，Imbue 从未像一堆类似的初创公司那样发布过 3B 或 7B 开源模型。
9. 他们的“我们的工作”博客应该展示他们的研究和产品，其中包含2023年的4篇文章。其中2篇是关于 LLM 伦理的观点文章，不包含任何技术细节，1篇是关于超参数搜索中 RL 的文章，1篇讨论了 ResNet50 上的 SSL——一个 23mln 参数 CNN，比他们显然正在训练的 LLM 小5000倍。

所以，这家公司你认为是否值得怀疑？