Eventual Решает Проблемы Инфраструктуры Данных для Мультимодального AI
Работая инженерами-программистами в подразделении автономных автомобилей Lyft, основатели Eventual Сэмми Сидху и Джей Чиа выявили критическую проблему инфраструктуры данных, которая должна была усугубиться с ростом популярности AI.
Автономные автомобили генерируют огромные объемы неструктурированных данных, включая 3D-сканирование, изображения, текст и аудио. Инженерам Lyft не хватало единого инструмента для одновременной обработки этих различных типов данных, что вынуждало их полагаться на разрозненные решения с открытым исходным кодом, которые были трудоемкими и ненадежными.
«Мы видели, как блестящие доктора наук и эксперты отрасли тратили 80% своего времени на инфраструктуру, а не на разработку основных приложений», — поделился Сидху, генеральный директор Eventual, в недавнем интервью TechCrunch. «Большинство проблем возникало из-за инфраструктуры данных.»
Сидху и Чиа разработали внутренний инструмент обработки мультимодальных данных в Lyft. Когда Сидху искал новые возможности трудоустройства, интервьюеры неоднократно проявляли интерес к аналогичному решению для своих организаций, что натолкнуло на идею создания Eventual.
Eventual создала Daft, движок обработки данных с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для эффективной работы с различными типами данных, от текста до аудио и видео. Сидху стремится к тому, чтобы Daft революционизировала инфраструктуру неструктурированных данных, подобно тому, как SQL преобразовал табличные данные.
Основанная в начале 2022 года, почти за год до дебюта ChatGPT, Eventual запустила начальную версию Daft с открытым исходным кодом в том же году и планирует представить корпоративный продукт в третьем квартале.
«Рост популярности ChatGPT подчеркнул всплеск приложений AI, использующих различные типы данных», — отметил Сидху. «По мере того как разработчики включали изображения, документы и видео, мы наблюдали резкий рост использования Daft.»
Сэкономьте более 200 долларов на вашем TechCrunch All Stage Pass
Инновируйте умнее, масштабируйтесь эффективно и налаживайте значимые связи. Присоединяйтесь к визионерам из Precursor Ventures, NEA, Index Ventures, Underscore VC и других для дня стратегических идей, мастер-классов и нетворкинга.
Сэкономьте более 200 долларов на вашем TechCrunch All Stage Pass
Инновируйте умнее, масштабируйтесь эффективно и налаживайте значимые связи. Присоединяйтесь к визионерам из Precursor Ventures, NEA, Index Ventures, Underscore VC и других для дня стратегических идей, мастер-классов и нетворкинга.
Хотя Daft возникла в секторе автономных автомобилей, ее применение охватывает такие отрасли, как робототехника, розничные технологии и здравоохранение. Eventual теперь обслуживает клиентов, таких как Amazon, CloudKitchens и Together AI.
Eventual привлекла два раунда финансирования за восемь месяцев: начальный раунд на 7,5 миллиона долларов под руководством CRV и серию A на 20 миллионов долларов под руководством Felicis с участием Microsoft’s M12 и Citi.
Недавнее финансирование усилит предложения Eventual с открытым исходным кодом и поддержит разработку коммерческого продукта, позволяющего клиентам создавать приложения AI с использованием обработанных данных.
Астасия Майерс, генеральный партнер Felicis, обнаружила Eventual через анализ рынка, сосредоточенный на инфраструктуре данных для мультимодальных моделей AI.
Майерс подчеркнула преимущество Eventual как первопроходца в пространстве, которое, вероятно, станет конкурентным, отметив прямой опыт основателей с проблемами обработки данных. Она подчеркнула растущую потребность в таких решениях.
Согласно MarketsandMarkets, индустрия мультимодального AI, как ожидается, будет расти с ежегодным темпом 35% с 2023 по 2028 год.
«Глобальное создание данных увеличилось в 1000 раз за последние 20 лет, причем 90% из них были сгенерированы за последние два года, и большая часть из них неструктурирована, согласно IDC», — сказала Майерс. «Daft решает эту масштабную тенденцию в генеративном AI, который полагается на текст, изображения, видео и голос, требуя движка обработки данных, ориентированного на мультимодальность.»
Связанная статья
Arize AI надеется, что у него есть преимущество первопроходца в наблюдении искусственного интеллекта
В постоянно развивающемся мире облачного программного обеспечения платформы, такие как Dynatrace и ServiceNow, давно важны для определения и разрешения ошибок кода или системных сбоев. Теперь, Arize AI применяет аналогичную стратегию к сфере искусственного интеллекта, предлагая специфику для наблюдаемой платформы
Марк Кубан: ИИ - это инструмент, а не ответ
На конференции SXSW в Остине технический магнат Марк Кубан отбросил некоторую мудрость о том, как ИИ может дать малым предприятиям конкурентное преимущество. Он ясно дал понять, что ИИ не волшебная пуля, а скорее полезный помощник, который может помочь предпринимателям вывести свой бизнес и отвечать
Alexa Fund инвестирует в стартапы искусственного интеллекта
Amazon запустил фонд Alexa еще в 2015 году с акцентом на поддержку стартапов голосовой технологии на ранней стадии. Перенесемся на сегодня, с ростом больших языковых моделей и введением Amazon Gen Aleca+ и набором мультимодальных моделей искусственного интеллекта, фонд готов расширить свой Hori
Комментарии (0)
Работая инженерами-программистами в подразделении автономных автомобилей Lyft, основатели Eventual Сэмми Сидху и Джей Чиа выявили критическую проблему инфраструктуры данных, которая должна была усугубиться с ростом популярности AI.
Автономные автомобили генерируют огромные объемы неструктурированных данных, включая 3D-сканирование, изображения, текст и аудио. Инженерам Lyft не хватало единого инструмента для одновременной обработки этих различных типов данных, что вынуждало их полагаться на разрозненные решения с открытым исходным кодом, которые были трудоемкими и ненадежными.
«Мы видели, как блестящие доктора наук и эксперты отрасли тратили 80% своего времени на инфраструктуру, а не на разработку основных приложений», — поделился Сидху, генеральный директор Eventual, в недавнем интервью TechCrunch. «Большинство проблем возникало из-за инфраструктуры данных.»
Сидху и Чиа разработали внутренний инструмент обработки мультимодальных данных в Lyft. Когда Сидху искал новые возможности трудоустройства, интервьюеры неоднократно проявляли интерес к аналогичному решению для своих организаций, что натолкнуло на идею создания Eventual.
Eventual создала Daft, движок обработки данных с открытым исходным кодом на Python, предназначенный для эффективной работы с различными типами данных, от текста до аудио и видео. Сидху стремится к тому, чтобы Daft революционизировала инфраструктуру неструктурированных данных, подобно тому, как SQL преобразовал табличные данные.
Основанная в начале 2022 года, почти за год до дебюта ChatGPT, Eventual запустила начальную версию Daft с открытым исходным кодом в том же году и планирует представить корпоративный продукт в третьем квартале.
«Рост популярности ChatGPT подчеркнул всплеск приложений AI, использующих различные типы данных», — отметил Сидху. «По мере того как разработчики включали изображения, документы и видео, мы наблюдали резкий рост использования Daft.»
Сэкономьте более 200 долларов на вашем TechCrunch All Stage Pass
Инновируйте умнее, масштабируйтесь эффективно и налаживайте значимые связи. Присоединяйтесь к визионерам из Precursor Ventures, NEA, Index Ventures, Underscore VC и других для дня стратегических идей, мастер-классов и нетворкинга.
Сэкономьте более 200 долларов на вашем TechCrunch All Stage Pass
Инновируйте умнее, масштабируйтесь эффективно и налаживайте значимые связи. Присоединяйтесь к визионерам из Precursor Ventures, NEA, Index Ventures, Underscore VC и других для дня стратегических идей, мастер-классов и нетворкинга.
Хотя Daft возникла в секторе автономных автомобилей, ее применение охватывает такие отрасли, как робототехника, розничные технологии и здравоохранение. Eventual теперь обслуживает клиентов, таких как Amazon, CloudKitchens и Together AI.
Eventual привлекла два раунда финансирования за восемь месяцев: начальный раунд на 7,5 миллиона долларов под руководством CRV и серию A на 20 миллионов долларов под руководством Felicis с участием Microsoft’s M12 и Citi.
Недавнее финансирование усилит предложения Eventual с открытым исходным кодом и поддержит разработку коммерческого продукта, позволяющего клиентам создавать приложения AI с использованием обработанных данных.
Астасия Майерс, генеральный партнер Felicis, обнаружила Eventual через анализ рынка, сосредоточенный на инфраструктуре данных для мультимодальных моделей AI.
Майерс подчеркнула преимущество Eventual как первопроходца в пространстве, которое, вероятно, станет конкурентным, отметив прямой опыт основателей с проблемами обработки данных. Она подчеркнула растущую потребность в таких решениях.
Согласно MarketsandMarkets, индустрия мультимодального AI, как ожидается, будет расти с ежегодным темпом 35% с 2023 по 2028 год.
«Глобальное создание данных увеличилось в 1000 раз за последние 20 лет, причем 90% из них были сгенерированы за последние два года, и большая часть из них неструктурирована, согласно IDC», — сказала Майерс. «Daft решает эту масштабную тенденцию в генеративном AI, который полагается на текст, изображения, видео и голос, требуя движка обработки данных, ориентированного на мультимодальность.»
Arize AI надеется, что у него есть преимущество первопроходца в наблюдении искусственного интеллекта
В постоянно развивающемся мире облачного программного обеспечения платформы, такие как Dynatrace и ServiceNow, давно важны для определения и разрешения ошибок кода или системных сбоев. Теперь, Arize AI применяет аналогичную стратегию к сфере искусственного интеллекта, предлагая специфику для наблюдаемой платформы
Марк Кубан: ИИ - это инструмент, а не ответ
На конференции SXSW в Остине технический магнат Марк Кубан отбросил некоторую мудрость о том, как ИИ может дать малым предприятиям конкурентное преимущество. Он ясно дал понять, что ИИ не волшебная пуля, а скорее полезный помощник, который может помочь предпринимателям вывести свой бизнес и отвечать
Alexa Fund инвестирует в стартапы искусственного интеллекта
Amazon запустил фонд Alexa еще в 2015 году с акцентом на поддержку стартапов голосовой технологии на ранней стадии. Перенесемся на сегодня, с ростом больших языковых моделей и введением Amazon Gen Aleca+ и набором мультимодальных моделей искусственного интеллекта, фонд готов расширить свой Hori
