Medal遊戲視頻平臺分拆成立AI實驗室General Intuition，獲1.337億美元種子輪融資，由Khosla Ventures和General Catalyst領投。該實驗室利用Medal海量遊戲視頻數據訓練AI模型，專注於空間-時間推理能力開發，強調其數據集在訓練智能體方面優於傳統方法。
隨着人工智能（AI）系統愈加依賴實時與外部數據源和操作工具的交互，這些系統現在不僅需要進行動態操作，還需在不斷變化的環境中做出決策，並訪問實時信息流。爲了實現這些功能，AI 架構正逐漸演變爲採用標準化接口，以便連接模型與服務和數據集，促進無縫集成。其中，模型上下文協議(MCP)的引入，允許 AI 模型直接與雲平臺、開發環境和遠程工具進行交互，從而實現超越靜態提示的能力。然而，這種新能力帶來了顯著的安全隱患。當 AI 被賦予執行任務或基於來自各種外部來源的
["Intuit五年前就開始轉型AI,2019年CEO果斷裁員700多人","Intuit花費巨資收購公司獲得海量數據以訓練AI模型","Intuit認爲員工技能轉型培訓進度太慢,直接裁掉老員工","Intuit希望2025年將客戶儲蓄提高一倍,2030年中小企業成功率提高20%","Intuit CEO認爲AI將淘汰抱殘守缺的企業,CEO有遠見"]
這篇文章介紹了 SoftBank 推出的 SB Intuitions，該項目旨在爲日本構建日語的語言模型（LLMs）和生成式人工智能。這對於日語智能化應用的發展非常重要，並有助於滿足日本市場的需求。因此，這篇文章值得推薦給用戶閱讀。
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sbintuitions
Sarashina2-Vision-14B是由SB Intuitions開發的日本大型視覺語言模型，結合了Sarashina2-13B和Qwen2-VL-7B的圖像編碼器，在多個基準測試中表現優異。
Sarashina2-Vision-8B是由SB Intuitions訓練的日本大型視覺語言模型，基於Sarashina2-7B和Qwen2-VL-7B的圖像編碼器，在多個基準測試中表現優異。
由SB Intuitions開發的日語自迴歸語言模型，專門針對日語文本生成任務優化，在日語評測基準上表現優異
由SB Intuitions開發的日語語言模型，在日語和英語任務中表現出色，採用自迴歸架構，專門針對指令跟隨任務進行優化
由SB Intuitions公司訓練的大語言模型，支持日語和英語，基於Llama2架構
由SB Intuitions訓練的大型日語/英語雙語語言模型，基於Llama2架構
由SB Intuitions訓練的日語大語言模型，支持自然語言處理任務
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