正如FastCompany的最新文章所述， #Filecoin正在通过去中心化存储颠覆传统，彻底改变网络数据的存储和管理方式。
来让我们看下2024 年 AI 和数据创新的 11 件大事
作者 Mark Sullivan
首先通过 ChatGPT 引起世界关注的 AI 大爆炸正在向多个方向发送能量和创新。大型语言模型不仅仅是聊天和总结文本：现在，它们还通过提高自主性来推理问题。两年前的纯文本模型已经变成了多模型，能够处理从音频和视频到计算机代码和机器人运动的所有内容。大公司正在以新的方式部署 AI 模型和应用程序，AI 基础设施初创公司发现该过程中不乏需要解决的痛点。这些公司值得特别关注，因为他们推动了这些转型，朝着商业、科学和个人 AI 领域的现实进步迈进。
Bellwether：将 AI 应用于极端天气事件响应
随着气候变化引发更多的极端天气、火灾和洪水，世界需要包括 AI 在内的新技术来理解它们。Bellwether 正在 Alphabet 的 X 研究实验室孵化，它使用 AI 来处理和分析卫星图像，然后为灾难响应团队提供他们需要的地图和见解，以最好地应对地面灾难。由于地球观测数据不断变化，Bellwether 开发了先进的模拟技术，以揭示自然事件对人为和自然结构的影响的新见解。例如，其工具已用于预测野火以及分析飓风或洪水区，以便更快地部署救援资源。
Blackbird.AI：创造打击在线错误信息的
武器 在一个网络世界中，不良行为者用虚假信息搅浑水，以至于真相似乎不可知，网民和品牌需要一个理智的事实核查员在他们身边。这就是 Blackbird.AI 使用 Compass 构建的内容，Compass 是一款网络应用程序，可让用户对社交媒体帖子、视频、链接和模因中的可疑声明进行现实检查。当他们将一段内容粘贴到 Compass 工具中时，它会根据数千个值得信赖的来源进行检查，并生成一个答案，并附有脚注和引文链接。企业可以使用 Compass 来定位和反击有关其品牌的虚假叙述。
Databricks：用于将强大的 AI 模型放在数据所在的位置
企业越来越多地使用 AI 模型在其专有数据中寻找见解，从文档和视频到支持呼叫的文字记录。在单一平台中托管和支持对企业数据的分析是 Databricks 的名声所在。Databricks 客户可以使用自己的数据训练其 DBRX AI 模型，以获得特定于业务的问题答案。例如，医疗保健组织可以使用该模型在数千份电子患者记录中查找疾病模式。
Enko Chem：明智地应对粮食不安全
世界各地的农民因杂草、昆虫和在气候变化中传播的疾病而损失了 30% 到 40% 的农作物。Enko Chem 正在使用其 Enkompass AI 模型设计用于农业的新型环保除草剂。该模型梳理包含数十亿种化合物的专有编码 DNA 文库，以找到针对特定害虫所需的理想分子。它从一开始就考虑了安全性和有效性护栏，以便新的除草剂能够通过测试和监管障碍并迅速进入市场。
Filecoin：用于实现对 Web 数据的控制
民主化 Web 的大部分内容和数据仅由三家云公司存储：Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud。Filecoin 点对点存储网络提供了一种去中心化的替代方案。存储容量来自大约 3000 家参与的存储系统运营商，他们获得经济激励，以确保文件随着时间的推移得到可靠存储。虽然不是家喻户晓的名字，但 Filecoin 的网络非常庞大——大到足以容纳 5.8 EB 的数据（相当于 1.3 万亿份星球大战 DVD）。Filecoin 的客户包括：Internet Archive，它在网络上存储了超过 1PB 的数据。
HeyGen：让视频制作不那么令人生畏
企业依赖视频作为与客户沟通的主要方式，但他们不得不忍受高昂的制作和翻译成本。这就是 HeyGen 的 AI 应用程序解决的痛点。跨国公司高管可能会上传员工公告，然后让该工具重现她用 100 种不同的语言说同样事情的逼真视频头像。或者，她可能只上传视频示例和公告脚本，然后让应用程序完成其余工作。该公司的客户范围从麦当劳到网球频道。
Makersite：为了提高产品设计的
环保意识，Makersite 的平台利用可信的供应链数据库，并使用 AI 让设计师清楚地了解他们使用的每种材料和组件的碳足迹。有了这些知识，他们可以快速做出改变，以全面管理可持续性、成本和合规性。Makersite 的最大客户 Microsoft 使用该平台在两年内将其 Surface Pro 10 的碳足迹减少了 28%。
Nixtla：为了将数据转化为更智能的预测
时间序列 AI 模型处理大量带有时间戳的数据，以预测未来事件和业务状况。Nixtla（在阿兹特克语中意为“时间”）提供了一个名为 TimeGPT 的时间序列模型，即使是小公司也可以通过 API 访问该模型。该模型在超过 1000 亿条财务、天气、能源和 Web 数据上进行了训练，客户可以使用自己的数据对其进行微调。该公司提供其模型的开源版本，以及适用于 Microsoft Azure 环境的版本。
Qualcomm ：为了在移动设备为 AI 模型提供支持
如今，绝大多数 AI 模型都在数据中心内强大的服务器上运行。但随着模型变得更加高效，芯片变得更加强大，手机和其他移动设备包含自己的 AI 大脑将变得很普遍。高通的骁龙 8 Gen 3 芯片已经在 100 多种设备上实现了新的 AI 功能，包括三星、荣耀和小米等制造商的手机。在设备上运行的实时翻译等功能速度快如闪电且注重隐私，因为不会将任何数据发送到云端。
Runway：为了突破 AI 生成视频的极限
AI 生成的视频在 2024 年取得了巨大的飞跃，无论是在质量和生成剪辑的最长持续时间方面，总部位于纽约的视频生成初创公司 Runway 仍然是这一进步的标跑者。2024 年 6 月，它发布了新的 Gen-3 Alpha 型号，该型号的视频质量明显优于以前的版本，以及用于控制视频外观的更智能工具。该工具现在可以生成长达 10 秒的单个剪辑，并可选择长达 40 秒的附加组件。Runway 最近还宣布了一款名为 Act One 的新 Gen-3 工具，该工具可以从演员表演的简单视频中创建动画角色表演。
Sana AI：将 AI 应用于杂乱无章的数据
企业急于将大型语言模型投入使用，但由于数据杂乱、分散，许多企业都陷入困境。Sana AI 是一个“通用知识助手”，可以在公司的数据和它使用的任何大型语言模型之间进行调解，使员工能够使用简单的语言聊天或搜索从一个地方访问非结构化数据。该系统可以从公司的应用程序中提取数据或通过视频电话会议记录访问会议期间举行的对话。它的用途包括分析文档、起草报告和自动化重复性任务。
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