2024精选AI工具排行榜：Genie击败Devin与GPT-4，AMD收购Silo AI深度解析
今日融资快报
AI领域的资本热度持续升温，今天又有几笔值得关注的交易和融资消息。
首先是芯片巨头AMD的一笔重磅收购。AMD正式宣布完成对欧洲最大私人人工智能实验室之一——Silo AI的收购，交易价值约6.65亿美元，全部以现金支付。这笔交易是自2014年谷歌收购DeepMind以来，欧洲私人AI创新公司最大规模的并购案之一。收购完成后，Silo AI将并入AMD的人工智能事业部，由高级副总裁Vamsi Boppana领导。此举被解读为AMD强化其端到端AI解决方案战略的关键一步。
另一边，AI编程领域杀出了一匹黑马。初创公司Cosine近期完成了250万美元的种子轮融资，由Uphonest和SOMA Capital领投。其推出的AI程序员“Genie”在SWE-Bench测试平台上取得了30.08%的评分，表现远超Devin和基于GPT-4的Swe-agent。Genie的特色在于其模仿人类推理的能力，能够自主解决错误、构建新功能或与人类开发者协作，号称是“世界上最像人类的自主AI软件开发商”。目前该产品已开放试用申请。
工业AI领域也有新进展。技术提供商UptimeAI在A轮融资中筹集了1400万美元，由WestBridge Capital领投。该公司通过其AI Expert OEx平台，为化工、石油天然气及公用事业行业提供运营能力支持，帮助客户分析资产绩效与流程异常的关系，以提升运营效率。其解决方案已在北美、中东和印度等地落地。
同时，专注于为企业提供Gen-AI平台和服务的Nepoe，获得了900万美元的天使轮融资，由Bitkraft Ventures领投。而致力于简化RAG（检索增强生成）应用开发的初创公司Ragie Corp.，则获得了550万美元的融资支持。
AI的应用边界正在不断拓展。例如，生育科技初创公司Baibys在A轮融资中筹集了450万美元，用于开发其基于机器视觉和AI的自主精子选择解决方案，旨在提升体外受精的成功率。
在国内市场，AI数据服务公司整数智能完成了数千万元A轮融资，由峰瑞资本领投。康复机器人企业希润医疗也完成了数千万元Pre-A轮融资，继续深耕手功能软体康复机器人及整套康复解决方案。此外，专注于智能移动共融机器人技术的讽智智能获得了深创投的战略投资。
印度AI金融科技初创公司Hyperbots筹集了200万美元种子资金，其开发的AI助手旨在提升应付账款、费用处理等财务运营的效率。
最后，医疗科技巨头Stryker宣布将收购专注于AI辅助虚拟护理和智能房间技术的公司care.AI，以增强其医疗保健IT产品组合，这预示着互联医疗与数字化的结合正成为行业重要趋势。
今日大厂风闻
学术与产业界的动态同样精彩。
香港大学新成立了计算与数据科学学院，由计算机科学系和统计学系合并而成，拥有约60名学者和800名研究生。学院首任院长由在计算机视觉和机器学习领域享有盛誉的马毅教授出任。新学院旨在融合计算技术、数学建模与统计推理，培养具备强大分析和计算技能的人才，提供包括数据科学、人工智能、网络安全在内的多个硕士方向。
模型开源社区迎来新成员。阿布扎比技术创新研究所发布了基于纯Mamba架构的大型通用模型Falcon Mamba 7B，并在Hugging Face上开源。该模型在多项基准测试中表现优异，尤其在Arc、TruthfulQA和GSM8K测试中超越了Llama 3.1 8B和Mistral 7B等模型，成为阿联酋最成功的LLM版本之一。
AI的科研能力再受关注。由Transformer论文作者之一Llion Jones创立的Sakana AI，与牛津大学等团队合作，发布了能自动生成并评审学术论文的“AI科学家”系统。据悉，该系统生成了十篇涵盖多个研究方向的论文，每篇成本仅约15美元，形成了一个闭环的自动化研究流程。
在产品层面，快手推出了基于自研大模型“快意”的AI助手「飞船」APP，主打虚拟陪伴功能。用户可与名为“快快”的AI领航员进行文字或语音交互，进行角色定制和内容创作，这标志着大模型在C端社交娱乐场景的又一探索。
据彭博社报道，苹果的Vision团队正在开发多款穿戴式设备，包括更平价的Apple Vision头显、第二代Vision Pro，以及一款类似Ray-Ban Meta的智能眼镜，预示着苹果在空间计算和AI硬件上的持续布局。
企业级市场动作频频。IBM推出了基于watsonx平台构建的生成式AI网络安全助手，旨在帮助其咨询团队更快地识别、调查和响应安全威胁。同时，火山引擎与梅赛德斯-奔驰签署战略合作备忘录，双方将在大模型、生成式AI和大数据技术领域展开合作，共同探索智能座舱等创新方向。
今日产品动态
来看看今天有哪些值得关注的新产品和开发者工具。
在Product Hunt热榜上，视频创作工具Jupitrr AI吸引了目光。这个工具专为内容创作者设计，能通过AI自动创建B-roll视频素材，号称能将视频制作速度提升10倍。它支持自动添加库存视频、搜索相关网络图片、插入GIF动图以及生成文字覆盖层，还提供了支持58种语言的自动字幕功能，并能自动调整视频尺寸以适应不同社交平台。
对于开发者而言，有两个开源项目值得一试。
一是名为Clapper的AI故事可视化工具。用户无需电影制作或AI工程技能，只需调整角色、地点、风格等高级概念，就能将文本或剧本转换为视频时间线。它集成了GPT-4o、Claude 3.5等多种大模型，功能细致到可以调整每个场景的人物年龄、音色等细节，目前正在开发通过语音命令让AI制作电影的“导演模式”。
另一个是名为“SD变&现宝”的工具，它能将流行的ComfyUI工作流一键转换为具备支付功能的微信小程序、抖音小程序或H5页面，极大简化了AI生图类产品的商业化路径。该工具还集成了推广分成、储值等功能，目前正处于内测阶段。
特别关注
最后，把目光投向一篇深度长文。Google DeepMind的研究科学家Nicholas Carlini近期撰写了一篇长达8万字的文章，详尽分享了他如何使用AI来大幅提升工作效率。
Carlini的研究专注于机器学习的对抗性安全与隐私风险，他的工作多次获得顶级会议的最佳论文奖。在这篇文章中，他基于自己每周数小时与大型语言模型交互的实践经验，列举了超过50个具体的应用实例，涵盖从构建完整应用、学习新框架、优化代码性能，到自动化单调任务、辅助研究代码编写、乃至作为API参考和搜索引擎等方方面面。
他坦言，尽管外界对LLMs存在过度宣传的质疑，但他通过实际使用证明，这些工具对于帮助他专注于解决更具挑战性的问题、同时自动化处理繁琐工作至关重要。当然，他也清醒地指出了LLMs可能带来的错误信息、数据滥用等限制和道德问题。但这篇详实的“AI使用手册”，无疑为希望将AI融入工作流的技术从业者提供了极具价值的参考。