ニューヨーク州では、AI初期の設立は、資金調達で3億20万ドルの完了を発表しました。 当社は、動画ゲームから人間の操作データを普遍的な知能のためのトレーニングベースにし、ロボット、シミュレーション、ゲームシーンをさらに活用したいと考えております。

同社は、ラウンド後に開示された累計総数量が4,54億ドルに増加したことを示しています。 以前は、同社は10月2025日に資金調達で1億4千万ドルを完成させました。

資金調達は、主に計算のために行われます。

一般的な情報によると、この資金調達のラウンドは、コスラ・ベンチャーズが主導していたことを示しています。 計算リソースを拡大し、次の世代のモデルのプレトレーニングを進めるために、新しい資金の一括が使用されます。

同社は、トレーニングインフラの拡大を続け、コアウェイブと協業しました。 資金のさらなる部分は、API を開くのに使われます。これにより、夏の終わりまでにクライアントがアクセスできる数が増えることが目標となります。

ゲーム運用データがコアアセットです。

一般投資の中央の考え方は、単に「ビデオを見る」モデルを聞かせるだけでなく、モデルがゲームのプレーヤーの特異性を学習できるようにすることです。 同社の ' s ビュー、キークリックとアクションのタイムポイントラベルでは、モデルがアクションと結果の関係を理解し、純粋なビデオよりも優れています。

同社によると、このタイプのデータは、モデルが「サブジェクト」と「環境」と区別するのに役立ち、より大きな原因判断を下すのに役立ちます。 目標は、ゲーム画像の決定を下し、ロボットなどの現実的なデバイスに移行することを可能にする統一モデルを訓練することです。

実験ロボティクスとシミュレーション

ロボットは4フィートのロボットを提示し、約8分しか実機データでモデルを微調整できると述べた。 ロボットが配置されたオフィス環境ではなく、通りからデータを収集しました。

また、社内のワールドモデルのトレーニング環境も実証しました。 従来のゲームエンジンとは異なり、このタイプの環境はモデルバイフレームで生成されます。 最終製品ではなく、トレーニング場として見られる総合投資は、さまざまなシナリオに展開できるスマートのモデルです。

ボトムモデルプロバイダをターゲットとする商用化

現在、ゲーム、シミュレーション、ロボティクスの分野において、少数の顧客を抱えています。 経営は、今後、OpenAIやAnthropicに似たボトムモデルプロバイダになることを望むと述べ、他の企業が自動運転、産業ロボット、または危険な環境オペレーティングシステムに関する技術をベースにできるようにしました。

モデリング訓練に加えて、最近はNerveというプラットフォームを立ち上げました。これにより、データラベル作成、ロボティックリモート操作など、データソースの拡大やゲームユーザーからのクローズドループ作成、モデルトレーニングから商用展開まで、プレイヤーに提供できるようになりました。

追加情報:創業者のPim de Witteは、同社が人間を傷つけるために使用した知性が望まなかったと述べたが、検索や救助などの使用を受け入れることができました。