<p>一家名為 Fundamental 的人工智能實驗室於週四首次亮相，推出了一種新的基礎模型，以解決一個老問題：如何從企業產生的大量結構化數據中提取洞察。通過將傳統的預測性人工智能系統與更現代的工具相結合，該公司相信可以重塑大型企業分析數據的方式。</p>
<p>“雖然大型語言模型在處理非結構化數據（如文本、音頻、視頻和代碼）方面表現出色，但它們在處理結構化數據（如表格）時效果不佳，” 首席執行官 Jeremy Fraenkel 在接受 TechCrunch 採訪時表示。“通過我們的模型 Nexus，我們構建了處理這種數據的最佳基礎模型。”</p>
<p>這一理念已經引起了投資者的重大興趣。該公司以 2.55 億美元的融資從隱身狀態中浮出水面，估值達到 12 億美元。其中大部分資金來自最近由 Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures 和 Salesforce Ventures 領投的 2.25 億美元 A 輪融資；Hetz Ventures 也參與了 A 輪融資，還有來自 Perplexity 首席執行官 Aravind Srinivas、Brex 聯合創始人 Henrique Dubugras 和 Datadog 首席執行官 Olivier Pomel 的天使投資。</p>
<p>Fundamental 的 Nexus 被稱為大型表格模型（LTM），而不是大型語言模型（LLM），在多個重要方面打破了當代人工智能的慣例。該模型是確定性的——也就是説，每次被問到同一個問題時，它都會給出相同的答案——並且不依賴於定義大多數當代人工智能實驗室模型的變換器架構。Fundamental 稱其為基礎模型，因為它經過了正常的預訓練和微調步驟，但結果與客户與 OpenAI 或 Anthropic 合作時所獲得的東西截然不同。</p>
<p>這些差異很重要，因為 Fundamental 正在追求一個當代人工智能模型常常失效的用例。由於基於變換器的人工智能模型只能處理其上下文窗口內的數據，因此它們在推理極大數據集時常常遇到困難——例如，分析一個包含數十億行的電子表格。但這種巨大的結構化數據集在大型企業中很常見，為能夠處理這種規模的模型創造了重要機會。</p>
<p>在 Fraenkel 看來，這對 Fundamental 來説是一個巨大的機會。通過 Nexus，該公司可以將當代技術應用於大數據分析，提供比目前使用的算法更強大和靈活的解決方案。</p>
<p>“現在你可以在所有用例中使用一個模型，因此你可以大幅擴展你所處理的用例數量，” 他在接受 TechCrunch 採訪時表示。“在每一個用例中，你的表現都優於你用一支數據科學家團隊所能達到的水平。”</p>
<p>這一承諾已經帶來了許多高端合同，包括與財富 100 強客户的七位數合同。該公司還與 AWS 建立了戰略合作伙伴關係，使 AWS 用户能夠直接從現有實例中部署 Nexus。</p>

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XDAT

<p>Fundamental 是一家人工智能實驗室，已在 A 輪融資中籌集了 2.55 億美元，公司的估值達到 12 億美元。該公司旨在通過其基礎模型 Nexus 徹底改變大數據分析，該模型旨在有效處理結構化數據。與傳統的人工智能模型不同，Nexus 是確定性的，不依賴於變換器架構，使其適合分析企業中常見的大型數據集。此次融資輪由 Oak HC/FT 及其他投資者主導，Fundamental 已與財富 100 強客户簽訂合同，並與 AWS 建立了部署合作伙伴關係</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>一家名為 Fundamental 的人工智能實驗室於週四首次亮相，推出了一種新的基礎模型，以解決一個老問題：如何從企業產生的大量結構化數據中提取洞察。通過將傳統的預測性人工智能系統與更現代的工具相結合，該公司相信可以重塑大型企業分析數據的方式。</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>“雖然大型語言模型在處理非結構化數據（如文本、音頻、視頻和代碼）方面表現出色，但它們在處理結構化數據（如表格）時效果不佳，” 首席執行官 Jeremy Fraenkel 在接受 TechCrunch 採訪時表示。“通過我們的模型 Nexus，我們構建了處理這種數據的最佳基礎模型。”</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>這一理念已經引起了投資者的重大興趣。該公司以 2.55 億美元的融資從隱身狀態中浮出水面，估值達到 12 億美元。其中大部分資金來自最近由 Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures 和 Salesforce Ventures 領投的 2.25 億美元 A 輪融資；Hetz Ventures 也參與了 A 輪融資，還有來自 Perplexity 首席執行官 Aravind Srinivas、Brex 聯合創始人 Henrique Dubugras 和 Datadog 首席執行官 Olivier Pomel 的天使投資。</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 被稱為大型表格模型（LTM），而不是大型語言模型（LLM），在多個重要方面打破了當代人工智能的慣例。該模型是確定性的——也就是説，每次被問到同一個問題時，它都會給出相同的答案——並且不依賴於定義大多數當代人工智能實驗室模型的變換器架構。Fundamental 稱其為基礎模型，因為它經過了正常的預訓練和微調步驟，但結果與客户與 OpenAI 或 Anthropic 合作時所獲得的東西截然不同。</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>這些差異很重要，因為 Fundamental 正在追求一個當代人工智能模型常常失效的用例。由於基於變換器的人工智能模型只能處理其上下文窗口內的數據，因此它們在推理極大數據集時常常遇到困難——例如，分析一個包含數十億行的電子表格。但這種巨大的結構化數據集在大型企業中很常見，為能夠處理這種規模的模型創造了重要機會。</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 看來，這對 Fundamental 來説是一個巨大的機會。通過 Nexus，該公司可以將當代技術應用於大數據分析，提供比目前使用的算法更強大和靈活的解決方案。</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>“現在你可以在所有用例中使用一個模型，因此你可以大幅擴展你所處理的用例數量，” 他在接受 TechCrunch 採訪時表示。“在每一個用例中，你的表現都優於你用一支數據科學家團隊所能達到的水平。”</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>這一承諾已經帶來了許多高端合同，包括與財富 100 強客户的七位數合同。該公司還與 AWS 建立了戰略合作伙伴關係，使 AWS 用户能夠直接從現有實例中部署 Nexus。</p>
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Fundamental raises $255 million Series A with a new take on big data analysis

Fundamental Global 籌集了 2.55 億美元的 A 輪融資，提出了大數據分析的新方法