<p>一家名为 Fundamental 的人工智能实验室于周四首次亮相，推出了一种新的基础模型，以解决一个老问题：如何从企业产生的大量结构化数据中提取洞察。通过将传统的预测性人工智能系统与更现代的工具相结合，该公司相信可以重塑大型企业分析数据的方式。</p>
<p>“虽然大型语言模型在处理非结构化数据（如文本、音频、视频和代码）方面表现出色，但它们在处理结构化数据（如表格）时效果不佳，” 首席执行官 Jeremy Fraenkel 在接受 TechCrunch 采访时表示。“通过我们的模型 Nexus，我们构建了处理这种数据的最佳基础模型。”</p>
<p>这一理念已经引起了投资者的重大兴趣。该公司以 2.55 亿美元的融资从隐身状态中浮出水面，估值达到 12 亿美元。其中大部分资金来自最近由 Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures 和 Salesforce Ventures 领投的 2.25 亿美元 A 轮融资；Hetz Ventures 也参与了 A 轮融资，还有来自 Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas、Brex 联合创始人 Henrique Dubugras 和 Datadog 首席执行官 Olivier Pomel 的天使投资。</p>
<p>Fundamental 的 Nexus 被称为大型表格模型（LTM），而不是大型语言模型（LLM），在多个重要方面打破了当代人工智能的惯例。该模型是确定性的——也就是说，每次被问到同一个问题时，它都会给出相同的答案——并且不依赖于定义大多数当代人工智能实验室模型的变换器架构。Fundamental 称其为基础模型，因为它经过了正常的预训练和微调步骤，但结果与客户与 OpenAI 或 Anthropic 合作时所获得的东西截然不同。</p>
<p>这些差异很重要，因为 Fundamental 正在追求一个当代人工智能模型常常失效的用例。由于基于变换器的人工智能模型只能处理其上下文窗口内的数据，因此它们在推理极大数据集时常常遇到困难——例如，分析一个包含数十亿行的电子表格。但这种巨大的结构化数据集在大型企业中很常见，为能够处理这种规模的模型创造了重要机会。</p>
<p>在 Fraenkel 看来，这对 Fundamental 来说是一个巨大的机会。通过 Nexus，该公司可以将当代技术应用于大数据分析，提供比目前使用的算法更强大和灵活的解决方案。</p>
<p>“现在你可以在所有用例中使用一个模型，因此你可以大幅扩展你所处理的用例数量，” 他在接受 TechCrunch 采访时表示。“在每一个用例中，你的表现都优于你用一支数据科学家团队所能达到的水平。”</p>
<p>这一承诺已经带来了许多高端合同，包括与财富 100 强客户的七位数合同。该公司还与 AWS 建立了战略合作伙伴关系，使 AWS 用户能够直接从现有实例中部署 Nexus。</p>

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<p>Fundamental 是一家人工智能实验室，已在 A 轮融资中筹集了 2.55 亿美元，公司的估值达到 12 亿美元。该公司旨在通过其基础模型 Nexus 彻底改变大数据分析，该模型旨在有效处理结构化数据。与传统的人工智能模型不同，Nexus 是确定性的，不依赖于变换器架构，使其适合分析企业中常见的大型数据集。此次融资轮由 Oak HC/FT 及其他投资者主导，Fundamental 已与财富 100 强客户签订合同，并与 AWS 建立了部署合作伙伴关系</p>

<p>An AI lab called Fundamental emerged from stealth on Thursday, offering a new foundation model to solve an old problem: how to draw insights from the huge quantities of structured data produced by enterprises. By combining the old systems of predictive AI with more contemporary tools, the company believes it can reshape how large enterprises analyze their data.</p>
<div class="lb-trans"><p>一家名为 Fundamental 的人工智能实验室于周四首次亮相，推出了一种新的基础模型，以解决一个老问题：如何从企业产生的大量结构化数据中提取洞察。通过将传统的预测性人工智能系统与更现代的工具相结合，该公司相信可以重塑大型企业分析数据的方式。</p>
</div><p>“While LLMs have been great at working with unstructured data, like text, audio, video, and code, they don’t work well with structured data like tables,” CEO Jeremy Fraenkel told TechCrunch. “With our model Nexus, we have built the best foundation model to handle that type of data.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“虽然大型语言模型在处理非结构化数据（如文本、音频、视频和代码）方面表现出色，但它们在处理结构化数据（如表格）时效果不佳，” 首席执行官 Jeremy Fraenkel 在接受 TechCrunch 采访时表示。“通过我们的模型 Nexus，我们构建了处理这种数据的最佳基础模型。”</p>
</div><p>The idea has already drawn significant interest from investors. The company is emerging from stealth with $255 million in funding at a $1.2 billion valuation. The bulk of it comes from the recent $225 million Series A round led by Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures, and Salesforce Ventures; Hetz Ventures also participated in the Series A, with angel funding from Perplexity CEO Aravind Srinivas, Brex co-founder Henrique Dubugras, and Datadog CEO Olivier Pomel.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一理念已经引起了投资者的重大兴趣。该公司以 2.55 亿美元的融资从隐身状态中浮出水面，估值达到 12 亿美元。其中大部分资金来自最近由 Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures 和 Salesforce Ventures 领投的 2.25 亿美元 A 轮融资；Hetz Ventures 也参与了 A 轮融资，还有来自 Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas、Brex 联合创始人 Henrique Dubugras 和 Datadog 首席执行官 Olivier Pomel 的天使投资。</p>
</div><p>Called a Large Tabular Model (LTM) rather than a Large Language Model (LLM), Fundamental’s Nexus breaks from contemporary AI practices in a number of significant ways. The model is deterministic — that is, it will give the same answer every time it is asked a given question — and doesn’t rely on the transformer architecture that defines models from most contemporary AI labs. Fundamental calls it a foundation model because it goes through the normal steps of pre-training and fine-tuning, but the result is something profoundly different from what a client would get when partnering with OpenAI or Anthropic.</p>
<div class="lb-trans"><p>Fundamental 的 Nexus 被称为大型表格模型（LTM），而不是大型语言模型（LLM），在多个重要方面打破了当代人工智能的惯例。该模型是确定性的——也就是说，每次被问到同一个问题时，它都会给出相同的答案——并且不依赖于定义大多数当代人工智能实验室模型的变换器架构。Fundamental 称其为基础模型，因为它经过了正常的预训练和微调步骤，但结果与客户与 OpenAI 或 Anthropic 合作时所获得的东西截然不同。</p>
</div><p>Those differences are important because Fundamental is chasing a use-case where contemporary AI models often falter. Because Transformer-based AI models can only process data that’s within their context window, they often have trouble reasoning over extremely large datasets — analyzing a spreadsheet with billions of rows, for instance. But that kind of enormous structured dataset is common within large enterprises, creating a significant opportunity for models that can handle the scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些差异很重要，因为 Fundamental 正在追求一个当代人工智能模型常常失效的用例。由于基于变换器的人工智能模型只能处理其上下文窗口内的数据，因此它们在推理极大数据集时常常遇到困难——例如，分析一个包含数十亿行的电子表格。但这种巨大的结构化数据集在大型企业中很常见，为能够处理这种规模的模型创造了重要机会。</p>
</div><p>As Fraenkel sees it, that’s a huge opportunity for Fundamental. Using Nexus, the company can bring contemporary techniques to Big Data analysis, offering something more powerful and flexible than the algorithms that are currently in use.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 Fraenkel 看来，这对 Fundamental 来说是一个巨大的机会。通过 Nexus，该公司可以将当代技术应用于大数据分析，提供比目前使用的算法更强大和灵活的解决方案。</p>
</div><p>“You can now have one model across all of your use cases, so you can now expand massively the number of use cases that you tackle,” he told TechCrunch. “And on each one of those use cases, you get better performance than what you would otherwise be able to do with an army of data scientists.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“现在你可以在所有用例中使用一个模型，因此你可以大幅扩展你所处理的用例数量，” 他在接受 TechCrunch 采访时表示。“在每一个用例中，你的表现都优于你用一支数据科学家团队所能达到的水平。”</p>
</div><p>That promise has already brought in a number of high-profile contracts, including seven-figure contracts with Fortune 100 clients. The company has also entered into a strategic partnership with AWS that will allow AWS users to deploy Nexus directly from existing instances.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一承诺已经带来了许多高端合同，包括与财富 100 强客户的七位数合同。该公司还与 AWS 建立了战略合作伙伴关系，使 AWS 用户能够直接从现有实例中部署 Nexus。</p>
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Fundamental raises $255 million Series A with a new take on big data analysis

Fundamental Global 筹集了 2.55 亿美元的 A 轮融资，提出了大数据分析的新方法