當?shù)貢r間 3 月 10 日消息，人工智能領域先驅楊立昆（Yann LeCun）聯(lián)合創(chuàng)立的新公司 AMI Labs 官宣完成 10.3 億美元種子輪融資，公司估值一舉達到 35 億美元，成為 AI 領域又一備受關注的新星。

此次種子輪融資由凱輝創(chuàng)新、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital、貝索斯探險基金（杰夫?貝索斯旗下）及多家未具名投資方聯(lián)合領投，英偉達、三星電子等十余家企業(yè)也參與了本輪投資，投資方陣容橫跨科技與資本領域，彰顯了市場對楊立昆團隊及相關技術方向的高度認可。

楊立昆在去年離開元宇宙平臺公司 Meta 后，迅速創(chuàng)辦了 AMI Labs。此前，他曾執(zhí)掌 Meta 的人工智能研究團隊超十年，期間主導研發(fā)了知名的 Llama 大語言模型系列；而在 Llama 推出前，Meta 還由他推動發(fā)布了如今被廣泛應用的 PyTorch 模型開發(fā)框架，成為 AI 研發(fā)領域的重要工具。

作為計算機視覺領域的開創(chuàng)者之一，楊立昆早在 1988 年就研發(fā)出 LeNet 系列圖像處理模型，首次證實了相關技術的實用價值。這一模型也是首個融入反向傳播算法的 AI 模型，而反向傳播算法作為現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡的核心組件，正是驅動神經(jīng)網(wǎng)絡學習能力的關鍵所在，為后續(xù)深度學習的發(fā)展奠定了重要基礎。

AMI Labs 的核心研發(fā)方向為世界模型，這類模型能夠對攝像頭及各類傳感器采集的數(shù)據(jù)進行分析解讀。楊立昆在接受《連線》雜志采訪時表示，硬件設計是公司計劃落地軟件應用的重要領域，未來企業(yè)客戶可借助該模型分析飛機零部件設計方案，挖掘優(yōu)化空間，實現(xiàn)產(chǎn)品設計的升級。

除硬件設計外，公司還計劃向醫(yī)療、機器人等多個垂直領域拓展軟件研發(fā)業(yè)務。從其發(fā)布的招聘信息中可窺見其在機器人領域的應用規(guī)劃：團隊正研發(fā)能預測系統(tǒng)環(huán)境未來狀態(tài)的模型，并依據(jù)這些預測結果規(guī)劃一系列行動步驟。這項技術未來有望應用于機器人作業(yè)規(guī)劃，比如協(xié)助機器人完成包裹分揀、打包等任務。

在模型架構設計上，AMI Labs 走出了與主流大語言模型不同的道路。公司官網(wǎng)明確表示，將摒棄以大語言模型 Transformer 架構為代表的生成式方法，招聘信息也透露，團隊將基于全新架構打造神經(jīng)網(wǎng)絡。

值得一提的是，楊立昆在 Meta 任職期間，曾研發(fā)出 JEPA 人工智能模型架構，其核心亮點是能過濾輸入數(shù)據(jù)中的無關信息，這一特性也被延續(xù)到 AMI Labs 的研發(fā)中。公司官網(wǎng)稱，自研 AI 模型將具備忽略數(shù)據(jù)中不可預測細節(jié)的能力。

從技術原理來看，神經(jīng)網(wǎng)絡會將視頻等視覺信息轉化為抽象的數(shù)學表征：Transformer 架構的模型中，每個表征僅包含單個像素這類基礎數(shù)據(jù)，而 JEPA 架構的表征能存儲整幅圖像這類更復雜、更高維度的信息，這也讓模型能更高效地處理復雜視覺數(shù)據(jù)，把握核心特征。

楊立昆向《連線》透露，AMI Labs 計劃盡快推出首款自研模型。此外，據(jù)科技媒體 TechCrunch 報道，公司還將開放部分技術源代碼，并發(fā)布相關學術論文，推動技術的行業(yè)交流與發(fā)展。而 AMI Labs 的長期目標，是打造一款通用世界模型，實現(xiàn)跨行業(yè)的任務自動化，為各領域的智能化升級提供核心支撐。