OpenAI 6000 万美元领投网络摄像头公司 Opal；秘塔科技获超 1 亿元人民币融资，蚂蚁集团领投丨AI情报局

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今日融资快报

网络摄像头公司 Opal 获 6000 万美元的 B 轮融资，OpenAI 领投

Opal 公司前身是 Opal Camera， 由油管UP主 Casey Neistat和 TikTok 网红 Charli 和 Dixie D'Amelio 创办，此前一直生产网络摄像头。据悉，Opal计划在继续销售网络摄像头的同时，开发由OpenAI的人工智能模型驱动的其他类型的设备。

OpenAI 正领投 Opal 公司 6000 万美元的 B 轮融资，包括Founders Fund和Kindred Ventures在内的现有投资者预计也将参与本轮融资。

主打AI搜索，秘塔科技完成超 1 亿元人民币的新一轮融资，蚂蚁集团领投

秘塔科技完成了超  1 亿元人民币的新一轮融资，由蚂蚁集团领投、光速光合跟投，本轮投后估值达 1.5 亿美元。秘塔之前的老股东有明势资本、猎豹移动和丰元资本等。据了解，百度、腾讯等大型科技公司也曾在这轮融资期间与秘塔接触，最终蚂蚁与秘塔达成交易。

秘塔创始人闵可锐本科毕业于复旦大学计算机系，后在牛津大学获得数学硕士学位，在美国伊利诺伊大学香槟分校攻读电子与计算机博士，在毕业前选择回国创业。他的博士生导师，现任香港科技大学计算机系主任的马毅说，2023 年初时，秘塔是中国 7、8 家有语言模型经验的团队之一。

闵可锐还是一位连续创业者，2012 年他联合创立了自然语言技术供应商 “玻森数据”，任 CTO，该公司后在 2015 年被蚂蚁收购。2017 年，闵可锐加入猎豹移动任首席科学家。2018 年 4 月，闵可锐创立秘塔科技，此后秘塔陆续推出法律 AI  翻译产品 “秘塔翻译”，纠错校对产品 “秘塔写作猫”；又在 2022 年推出文章生成产品 “量子速写”，上线一周内日活过万。今年 3 月下旬，秘塔的 AI 搜索产品 “秘塔 AI 搜索” 正式上线，当月网站访问量超过 700 万次，在中国一批 AI 产品中排名第三，仅次于百度文心一言和月之暗面 Kimi。（晚点）

由前 Pivotal 首席执行官领导的 Mechanical Orchard 获得由 Alphabet 的 GV 领投的 5000 万美元融资

2022 年Pivotal 前首席执行官 Rob Mee 创立了 Mechanical Orchard，这是一家初创公司，使用“人工智能增强”工具和云实例来构建公司老化应用程序和服务的现代化副本。

Mechanical Orchard 完成了由 Alphabet 旗下风险投资部门 GV（前身为 Google Ventures）领投的 5000 万美元 B 轮融资，融资总额达到 7400 万美元。

红杉资本向 Reflection AI 投资，估值达 1 亿美元

Reflection AI 由前谷歌 DeepMind 的研究员 Misha Laskin 和 Ioannis Antonoglou 创立。专注于人工智能技术的研发，目标是将 AI 的潜力带入更广泛的应用场景。此次投资使得 Reflection AI 的估值达到1亿美元。

LLM原生客户体验智能和服务自动化公司 Level AI 完成 3940 万美元 C 轮融资

Level AI 是一家为联络中心提供先进人工智能应用程序的提供商。利用非结构化对话数据构建了一系列 AI 代理来实现质量保证自动化、充当 CX Copilot，并通过深入的生成式 AI 洞察将客户的声音系统化。其产品被 Affirm、Penske、Vista、Carta 等领先品牌使用。

该轮融资总额达到 7310 万美元，由 Adams Street Partners 领投，Cross Creek、Brightloop 和许多 CX 领导者追加投资，Battery Ventures 和 Eniac Ventures 等现有投资者也参与其中。

为开发人员提供无服务器 Postgres 数据库，Neon 筹集 2560 万美元资金

该轮融资总额达到 1.306 亿美元，由微软风险基金 M12 领投，Abstract Ventures、General Catalyst、Menlo Ventures 和 Notable Capital 跟投。

该公司打算利用这些资金扩大其开发工作和业务范围，加速基于 Azure 构建的下一代人工智能应用程序。

通用保密计算平台 Anjuna 筹集 2500 万美元资金

此轮融资由 M Ventures、SineWave Ventures 和 AI Capital Partners（Alpha Intelligence Capital 的美国基金）领投，现有投资者 Founder Collective、Insight Partners、Playground Global 和 Uncorlated 跟投。此外，M Ventures 的 Ilja Aizenberg 和 SineWave 的 Patricia Muoio 也将加入该公司董事会。

该公司打算利用这笔资金来扩展其支持人工智能的企业产品，其中最引人注目的是 Anjuna Seaglass™ AI Clean Rooms 的推出，该产品现已提供私人预览版。

专注于一线制造、能源和公用事业领域的AI技术，Datch 完成 1500 万美元 A 轮融资

Datch 为工业运营提供一线智能平台。它使用为资产管理环境构建的人工智能，对工作管理流程进行数字化、结构化和简化，同时使无办公桌团队能够捕获更多数据。通过利用法学硕士和图形技术，该公司使组织能够将其生态系统中的非结构化、分散的信息转化为推动运营成果的见解。

此轮融资由 Third Prime 领投，Blackhorn Ventures、Blue Bear Capital 和 Susquehanna Investment Group 跟投。

AI护理解决方案提供商Guidehealth获得1400万美元种子轮融资

Guidehealth基于价值的护理平台提供人工智能洞察，了解哪些患者在可预防的健康事件发生之前需要特定护理，为患者/提供商和社区连接和参与提供虚拟健康指南，以及工作流程工具。近日，Guidehealth获得1400万美元种子轮融资，Memorial Hermann Hospital投资。

视觉AI初创公司 Napkin 获1000万美元的融资

Napkin 是一款利用AI将文本转换为视觉效果的工具，旨在简化设计过程，帮助用户更有效地传达和销售创意。

Napkin由两位工程师Pramod Sharma和Jerome Scholler联手打造。在创办 Napkin 之前，前 Google 员工 Sharma 创立了教育游戏公司 Osmo。斯科勒是 Osmo 的创始团队成员，在此之前，他曾在育碧、LucasArts 和谷歌工作过。目前Napkin获得Accel 和 CRV 的 1000 万美元资金。

AI驱动的远程车辆诊断公司，DC Connected Car 获得 210 万欧元种子资金

DC Connected Car 成立于 2020 年，提供将人工智能与远程诊断相结合的一体化解决方案，以解决行业熟练劳动力短缺的问题。

此轮融资由 VENPACE 领投，Borusan Ventures、Atlas Ventures、Network.VC 以及现有投资者 APX、Bloomhaus Ventures 和 Business Angels 参与。

AI代理工具Payman AI获得300万美元pre-seed轮融资

Payman AI致力于开创AI向人类支付的新时代，使AI能够支付人类完成任务，例如市场营销等。PaymanAI已完成300万美元的pre-seed轮融资，投资方包括Visa、Coinbase Ventures、Boost VC、Deepwater Management、The Spartan Group、Untapped VC、Theory Forge VC等。其他投资者还包括Protofund VC、Systemic Ventures、Metropolis DAO以及奥运金牌得主Viktor Axelsen、Devin Walsh、Kenneth Kuo等天使投资者。

AI品牌搜索分析BrandRank.AI 筹集 120 万美元种子和天使资金

BrandRank.AI 通过AI驱动的搜索和发现帮助品牌衡量、保护和增强信任。SaaS 平台和服务将人工智能与专家见解相结合，监控所有主要的 GAI 引擎，以查明漏洞和机会，识别驱动购买行为的关键见解，并发现品类需求和机会。

支持者包括 Sandberg Bernthal Venture Partners 和 Mercury Fund。个人投资者包括宝洁公司前首席执行官兼迪士尼董事长约翰·佩珀 (John Pepper) 和弗兰西·佩珀 (Francie Pepper)、早期风险投资领袖以及辛辛那提红人队 (Cincinnati Reds) 和辛辛那提足球俱乐部 (FC Cincinnati) 投资者 Grandin Properties 的 Jack 和 Peg Wyant、Ed Rigaud 以及 Claritas 首席执行官 Mike Nazzaro（前 Nielsen Catalina 首席执行官）。

光庭信息战略投资武汉卓目科技

光庭信息与卓目科技签署协议，正式向卓目科技进行战略投资，进一步落实公司“AI+数字化”发展规划，将人工智能技术积极应用于汽车行业，推动公司从汽车电子软件解决方案供应商向软件智能化的新一代软件企业跨越。卓目科技是一家致力于人工智能、物联网等新一代信息技术研究开发，提供专业的智慧视觉、智慧物联产品的高新技术企业，是湖北省上市金种子企业。

黑芝麻智能上市

黑芝麻智能是一家专注于视觉感知技术与自主IP芯片研发商，主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉，提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。黑芝麻智能正式在港交所主板挂牌上市。其发行价为28港元/股。（36kr）

Cloudbees 收购人工智能软件测试初创公司 Launchable

企业软件交付公司 CloudBees Inc. 宣布收购基于人工智能的软件测试初创公司 Launchable 。Launchable 成立于 2019 年，提供用于测试套件智能和优化的 AI Co-Pilot。收购后，Cloudbees将Launchable的人工智能解决方案引入CloudBees平台，将通过使用机器学习驱动的预测性测试选择来减少不必要的测试和低效的工作流程，从而为开发人员提供更快的开发测试迭代。

收购价格没有披露，但在交易前，Launchable已通过两轮融资筹集了1270万美元。该公司的投资者包括 645 Ventures Management、Battery Ventures LP、Unusual Ventures LP 和 GoingVC。

AI日程安排创新公司Kronologic 被 East11 Ventures 收购

East11 Ventures 是一家风险投资和私募股权公司。交易金额并未披露。此次收购将进一步促进 Kronologic 在人工智能销售领域的增长和创新。通过与 East11 Ventures 联手，它将获得丰富的资源、专业知识和战略指导，以加速其扩张并增强其产品供应。

第三方风险人工智能公司Exiger 收购 XSB

交易金额并未披露。此次收购将 XSB 全面的专有采购、设计和维护情报以及工程分析平台与 Exiger 自己的专有数据和人工智能相结合，为物流、PEO 和收购社区创建端到端解决方案。

XSB 由首席执行官Rupert Hopkins)创立，使用基于人工智能的应用程序将非结构化数据转换为可操作的情报。其图形数据库广泛应用于政府机构、平台和作战司令部以及国防工业基地。

能源专用 SaaS 公司 Enverus 收购 AI 采购平台 BidOut

交易金额并未披露。BidOut 成立于 2020 年，是一家由人工智能驱动的能源采购平台提供商，使买家能够通过简化 RFx 创建流程来从多个供应商处获取投标。通过直接连接服务提供商与买家。

Enverus 是一家专注于能源的 SaaS 公司，其平台旨在优化生成式 AI 的价值，提供随时随地的分析和见解访问。

（欢迎添加微信AIyanxishe2，了解更多AIGC、融资情况，与志同道合的朋友一同畅聊时新AI产品）

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今日大厂风闻

OpenAI 移动版 ChatGPT七月报告：净收入 2800 万美元，新增 200 万付费用户

根据 Appfigures 的数据，自从 OpenAI 推出 GPT-4o 以来，ChatGPT 移动应用的净收入在发布当天首次跃升 22%，今年7月创下单月收入新高，净收入达2800万美元。

在最近的一周时间里，ChatGPT 移动应用在 App Store 和 Google Play 上的净收入达到了 420 万美元，这是该应用迄今为止收入增长最快的一次。其中，苹果的 App Store 贡献了大部分新收入，占 81%，美国是最大的市场，贡献了 180 万美元的收入。

Bengio 加入 Safeguarded AI，担任科学总监

Yoshua Bengio，深度学习领域的巨头之一，加入Safeguarded AI（受保护的人工智能）项目，担任科学总监。该项目由英国高级研究与发明局（ARIA）支持，预计将投入 5900 万英镑。项目的目标是构建一个能够理解和降低其他 AI Agent 风险的 AI 系统，通过量化安全保障来实现。Bengio 将特别关注 TA3 和 TA2，并为项目提供科学战略建议。

英特尔推出首款独立 GPU，瞄准中国人工智能汽车机遇

英特尔公司在中国深圳举行的 AI Cockpit Innovation Experience 活动上发布了其首款专为自动驾驶和智能汽车设计的独立显卡 ——Intel Arc Graphics for Automotive dGPU。该产品预计将于 2025 年初在中国的汽车中进行商业部署，为驾驶员和汽车制造商带来 “AI-driven cockpit experiences and enhanced personalization”。

该发布可能为英特尔在人工智能领域的参与度带来提升，因为目前该公司在数据中心 AI 处理器市场的份额远低于竞争对手 Nvidia。Nvidia 目前几乎占据了 90% 的 AI 工作负载市场。

“太极-Ⅱ”光芯片首次实现大规模光训练

清华大学团队在智能光芯片领域取得重大进展，首创全前向智能光计算训练架构，研制出“太极-Ⅱ”光芯片，实现了大规模神经网络的原位光训练，为人工智能大模型探索了光训练的新路径。相关成果在线发表于最新一期国际学术期刊《自然》。

Humane首款可穿戴AI设备近三个月退货量超过销量

据The Verge获得的内部销售数据，从今年5月到8月，AI Pin的退货量比购买量还多。数据显示，AI Pin和配件总销售额刚刚超过900万美元，但约有1000笔订单在发货前被取消，价值超过100万美元的产品被退回。总共售出的AI Pin数量约为1万台，这仅仅是Humane计划到2025年4月出货10万台目标的10%。（科创板日报）

阿里云推出首个域名AI大模型应用

阿里云宣布域名产品服务完成AI化系列改造，推出首个基于通义大模型的域名AI应用，并上线“.ai”等40余个全新的热门域名后缀、2000万个全球域名资源。随着域名注册量的增长，简短易记的域名变得难以获得。据了解，升级后的阿里云万网，用户只需输入品牌名称和所属行业，基于通义大模型就能批量生成创意域名，并自动完成可用性筛查，输出域名含义。

腾讯混元多模态能力赶超GPT-4-Turbo

腾讯混元大模型在 SuperCLUE-V 榜单上超越了国际上的 GPT-4、Claude-3.5 和 Gemini-1.5，不过仍然落后于 GPT-4o。腾讯混元的多模态版本 hunyuan-vision 在腾讯元宝 APP 中可以免费体验，该 APP 主打实用 AI 搭子，强调实用易用性。腾讯混元大模型已扩展至万亿参数规模，采用了 MoE 架构，并且能够处理高达 7k 分辨率的图片。

Mistral AI新开发者工具，可自主优化和构建智能Agents

Mistral AI 发布一系列开发者工具，包括 La Plateforme 用于模型微调，Agents 平台用于构建智能 Agents，以及支持 Python 和 TypeScript 的 SDK。这些新工具的推出在 AI 开发社区引起了广泛关注，被认为能够提高 Mistral AI 模型的可用性，并为个性化 AI 应用开辟新的可能性。同时，Mistral AI 与英伟达合作推出了名为 Mistral-NeMo 的新语言模型，旨在将 AI 功能带到企业桌面。

中国人民大学信息学院院长文继荣受聘加入百川智能，担任“首席科学家”职务

百川智能与中国人民大学联合成立“中国人民大学—百川智能大模型联合实验室”。高瓴人工智能学院、信息学院院长文继荣教授受聘担任百川智能“首席科学家”。未来双方将发挥各自优势，持续探索大模型预训练、检索增强、智能体、多模态等多个方向的技术突破和应用创新。

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今日产品动态

Product Hunt 热榜，Flowith

Flowith 是一款集成了多种 AI 模型的深度工作平台，它通过直观的界面和强大的功能，如多线程管理、自主规划、实时协作和知识提取，来提升用户的生产力和创新能力。

平台的核心是 Oracle 引擎，能够处理复杂任务并选择合适的工具来解决问题。Flowith 支持多种应用场景，包括代码开发、学术研究、内容创作、设计原型和战略规划。用户可以通过实时搜索、智能摘要和动态交互与 AI 进行深度互动，实现高效的工作流程。Flowith 的社区版本已经拥有超过 50k+ 用户，并且得到了用户和行业专家的积极反馈。

🔗https://try.flowith.io/?ref=producthunt

开发者推荐

1.Wordware 毒舌推特罗伯特

Wordware 的 IDE 平台推出了一个 AI Agent，被称为推特罗伯特。自上线以来，它以其毒舌和尖锐的评论迅速获得了极大的流行，仅 11 天时间就吸引了 400 万用户，每小时的用户数量甚至达到了 10.6 万人的高峰。在Producthunt 上获得了6881的票数 ，是当日最佳产品。推特罗伯特通过分析用户的推文，对各种名人和普通用户进行了精准的吐槽，包括马斯克、川建国、Taylor Swift 等，其评论既幽默又切中要害，引起了网络上的广泛传播和讨论。

🔗 https://twitter.wordware.ai/

2.阿里巴巴科研自动化AI助手DS Assistant

阿里巴巴最新推出的 AI 数据科学助手 DS Assistant。该助手基于 Modelscope-Agent 框架，支持接入各种开源模型，提供 RAG 组件和丰富的工具生态。DS Assistant 采用 plan-and-execute 框架，能够自动执行数据探索、预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤，提高了工作效率，降低了数据科学工作的门槛。

在实战案例中，DS Assistant 已经成功应用于 Kaggle 上的数据科学比赛，并通过 ML-Benchmark 得到了评估，显示出在部分复杂数据科学任务上超越了开源 SOTA。

🔗https://github.com/modelscope/modelscope-agent/blob/master/examples/agents/data_science_assistant.ipynb

3.Xlabs 发布基于 FLUX 的 Controlnet 模型和 Lora 模型的训练脚本

XLabs-AI 团队在 Hugging Face 平台上发布了一个针对 Black Forest Labs 的 FLUX.1-dev 模型的 LoRA 摄影现实主义检查点。该团队还分享了包括 LoRA 和 ControlNet 在内的 Flux 模型的 finetuning 脚本和配置文件。训练数据集采用特定格式，其中包含图像和相应的.json 文件，后者包含文本提示。

此外阿里云百炼平台也上线了首个FLUX中文优化版，开发者可限时免费调用该模型。

FLUX由Stable Diffusion核心作者创办的Black Forest labs研发，首款模型FLUX.1一经推出便成为得到很多开发者好评。FLUX.1采用了Stable Diffusion 3类似架构，但新引入了DoubleStreamBlock结构，达到了超越Stable Diffusion 3 甚至挑战Midjourney V6的生成质量。

🔗https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-RealismLora

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特别关注

Andrej Karpathy：RLHF 并不是真正的强化学习

Andrej Karpathy 在 X 上的帖子中探讨了强化学习从人类反馈（RLHF）在训练大型语言模型中的作用。他认为，尽管 RLHF 被视为 LLM 训练的第三阶段，但它与实际的强化学习相比，实际上只是勉强算是 RL。Karpathy 以 AlphaGo 为例，说明了真正的 RL 训练是如何使计算机在没有人类反馈的情况下通过游戏回合的最大化来超越人类棋手的。相比之下，如果使用 RLHF 训练 AlphaGo，将需要人类标注者对 Go 棋盘状态进行评价，然后训练一个奖励模型（RM）来模仿这种评价，这种方法在 Go 中并不实用。

Karpathy 指出，RLHF 存在两个根本问题：一是奖励模型可能会误导，因为它是基于人类喜好而非实际胜利的奖励函数；二是模型很快会学会到如何操纵奖励模型，从而产生对抗性例子。尽管如此，RLHF 对于 LLM 的构建仍然是有益的，因为它利用了生成器 - 鉴别器的差距，使得人类标注者更容易从几个候选答案中选择最佳答案，而不是从头创作。此外，RLHF 还有助于减少 LLM 的幻觉现象。然而，Karpathy 强调，RLHF 并不是真正的 RL，因为在开放领域的问题解决任务中，定义和评估实际奖励非常困难。

Stealth Startup 首席提示工程师 Cosmin Negruseri 对 Karpathy 的图片示例提出了质疑，认为它可能会误导读者，因为在实际的 RLHF 应用中，会学习一个基于棋盘状态和可能移动的棋步排名函数。Karpathy 回应说，他没有找到更合适的图片，并担心过度简化可能会导致误解。

🔗 https://x.com/karpathy/status/1821277264996352246

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来源: qq

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