班加羅爾初創公司Emergent獲谷歌AI未來基金投資，將加速招聘、產品開發及全球擴張。其自主編碼平臺專爲早期創業公司設計，無需開發者或技術合夥人即可構建生產級應用。自2025年7月推出以來，用戶已超250萬，年經常性收入增長迅速。
Emergent平臺近日完成2300萬美元A輪融資，由Lightspeed領投，多家機構及知名投資人蔘與。本輪融資後公司累計融資額達3000萬美元，其中包括早期700萬美元種子輪融資。該平臺專注於“代理氛圍編碼”技術創新。
AI驅動的無代碼應用開發平臺，通過對話將想法轉化為應用。
EmergentMethods
Phi-3-mini-128k-instruct-graph 是微軟 Phi-3-mini-128k-instruct 的微調版本，專門用於從通用文本數據中提取實體關係。
Phi-3-mini-4k-instruct-graph是微軟Phi-3-mini-4k-instruct的微調版本，專門用於從通用文本數據中進行實體關係提取，旨在在生成實體關係圖方面達到與GPT-4相當的質量和準確性。
基於GLiNER的微調版本，專為新聞領域實體識別優化，在18個基準測試中零樣本準確率最高提升7.5%
基於GLiNER微調的新聞領域實體識別模型，擅長長文本新聞實體抽取，在18個基準數據集上零樣本準確率最高提升7.5%。
基於GLiNER的微調版本，專為新聞實體抽取優化，在18個基準測試中零樣本準確率最高提升7.5%
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