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从竞争对手到联手创业，两位创始人打造AI销售助手，融资1400万美元，全自动化销售团队梦想成真；
百亿参数震撼发布！开源视频AI模型Mochi 1挑战Runway霸主地位，2840万美元A轮融资引爆AI视频革命，创始人：未来5年穷孩子也能拿奥斯卡。
纽约AI初创公司Attention融资1400万美元，用AI和自然语言处理优化销售流程
AI初创公司Attention完成了一轮1400万美元的A轮融资，投资方包括Alven、Eniac和Frst。该初创公司利用AI和自然语言处理技术，从销售电话中提取数据和后续步骤。
总部位于纽约的AI初创公司Attention，利用自然语言处理技术填充客户关系管理（CRM）程序，并从销售电话中生成行动项，刚刚获得了一轮新的融资。
由法国风险投资公司Alven主导的1400万美元A轮融资。现有投资者Eniac、Frst和Liquid2 Ventures也参与了此次融资，此外还有645 Ventures和Aglae。
这笔资金是在该初创公司于2023年1月启动时筹集的310万美元种子轮融资之后获得的。
当Attention的创始人Anis Bennaceur和Matthias Wickenburg首次见面时，他们各自正在建立竞争性的初创公司。当时，Bennaceur正在开发Mixer，一个面向创意专业人士的职业平台，而Wickenburg则在开发竞争对手Swipecast。但他们因一个共同的痛点建立了联系：销售电话。
Bennaceur表示：销售电话令人烦恼，因为“很难知道发生了什么”，并补充说“没有记录通话或转录对话的工具，所以很难从这些对话中获取大量信息。”
因此，他们建立了合作关系，并推出了Attention，以帮助解决这个问题。
这对搭档花了八个月的时间来开发Attention的第一个版本，该版本利用AI对销售进行指导。当这个版本未能找到产品市场契合点时，他们在2022年中期进行了调整，开发了一款利用AI转录销售电话并自动填充CRM的程序。
虽然Swipecast在六年的运营中是自筹资金，但Bennaceur和Wickenburg知道，他们希望通过风险投资的方式发展Attention，以应对企业技术领域更深层次的竞争，并招聘足够的工程人才来构建AI程序。
Attention的AI分析销售团队的通话，并生成如跟进电子邮件和Salesforce更新等行动项。该技术还可以识别面临流失风险的客户并提供评分卡。
借助新一轮融资，Bennaceur表示，Attention将专注于自动化更多业务任务，旨在“让销售团队实现自动驾驶”。
除了填充CRM，他设想了一个世界，在那里他的技术可以准备交接记录，降低客户流失风险，处理电子邮件通信和客户支持请求，并分析销售过程中客户互动提供的数据。
“我们花了很多时间构建一个引擎，”他说。“我们希望公司能拥有尽可能精简的团队，产生以前能做到的100倍的产出。”
Attention只是许多初创公司中的一员，它们正在利用生成式AI来改善销售并推动企业软件领域的发展。
后期初创公司Gong也记录销售电话，2021年获得了2.5亿美元的E轮融资，估值达72.5亿美元。而11x.ai则在上个月从a16z获得了5000万美元的B轮融资，正在开发AI销售代表。
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AI视频初创公司Genmo推出开源视频生成框架Mochi 1，成为Runway、Kling等的开源竞争者
Genmo是一家专注于视频生成的AI公司，宣布推出Mochi 1的预览版本，这是一个新的开源模型，可以从文本提示生成高质量视频，并声称其性能与Runway的Gen-3 Alpha、Luma AI的Dream Machine、快手的Kling、Minimax的Hailuo等领先的闭源/专有竞争者相当或更好。
除了模型发布，Genmo还提供了一个托管的实验平台，允许用户亲自体验Mochi 1的功能。
480p模型现已可用，更高分辨率的Mochi 1 HD版本预计将在今年晚些时候推出。
Mochi 1在视频生成领域带来了几项重要进展，包括高保真度的运动和强大的提示遵循能力。
Genmo表示，Mochi 1在遵循用户详细指令方面表现出色，能够精确控制生成视频中的角色、场景和动作。
Genmo将Mochi 1定位为缩小开源与闭源视频生成模型之间差距的解决方案。
“我们在生成视频的未来仅迈出了1%的步伐。真正的挑战是创造出长时间、高质量、流畅的视频。我们正在大力改善运动质量，”Genmo首席执行官兼联合创始人Paras Jain表示。
Jain和他的联合创始人创立Genmo的使命是让AI技术对所有人可及。“在视频这一生成AI的下一个前沿，我们认为将其交到真实的人手中至关重要，”Jain强调。他补充道：“我们坚信，将这项技术民主化并让尽可能多的人使用是非常重要的。这也是我们选择开源的原因之一。”
Genmo声称，在内部测试中，Mochi 1在提示遵循和运动质量上优于大多数其他视频AI模型，包括竞争对手Runway和Luna。
Genmo还宣布完成了2800万美元的A轮融资，由NEA主导，The House Fund、Gold House Ventures、WndrCo、Eastlink Capital Partners和Essence VC也参与了融资。包括Typespace首席执行官Abhay Parasnis和Replit首席执行官Amjad Masad在内的几位天使投资者也支持该公司的先进视频生成愿景。
Jain对于视频在AI中的作用的看法超越了娱乐或内容创作。“视频是最终的沟通形式——我们大脑皮层30%到50%用于处理视觉信号。这是人类运作的方式，”他说。
Genmo的长期愿景是构建能够推动未来机器人和自主系统的工具。“我们的长期愿景是，如果我们掌握了视频生成，我们将构建世界上最好的模拟器，这可以帮助解决具身AI、机器人技术和自动驾驶的问题，”Jain解释道。
开放合作——但训练数据仍然保密 Mochi 1基于Genmo的新型非对称扩散变换器（Asymmetric Diffusion Transformer，AsymmDiT）架构构建。
该模型具有100亿个参数，是迄今为止发布的最大开源视频生成模型。该架构专注于视觉推理，相比于文本处理，分配给视频数据处理的参数是其四倍。
效率是该模型设计的关键方面。Mochi 1利用视频变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）将视频数据压缩到原始大小的一小部分，从而减少了最终用户设备的内存要求。这使得开发者社区更加容易获取，他们可以从HuggingFace下载模型权重或通过API集成。
Jain认为，Mochi 1的开源特性是推动创新的关键。“开放模型就像原油，需要被精炼和微调。这正是我们希望为社区提供的——让他们能够在此基础上构建令人难以置信的新事物，”他说。
然而，当被问及模型的训练数据集时，这是AI创意工具中最具争议的方面之一，因为有证据表明，许多模型在没有明确许可或补偿的情况下，训练了大量在线人类创意作品，其中一些是受版权保护的作品。Jain对此保持谨慎。
局限性和发展路线作为预览版，Mochi 1仍然存在一些局限性。目前版本仅支持480p分辨率，在涉及复杂运动的边缘案例中可能会出现轻微的视觉失真。此外，尽管该模型在真实感风格上表现出色，但在动画内容上表现不佳。
不过，Genmo计划在今年晚些时候发布Mochi 1 HD版本，支持720p分辨率，并提供更高的运动保真度。
“唯一不有趣的视频是没有运动的视频——运动是视频的核心。这就是为什么我们在运动质量上投入了更多的精力，相较于其他模型，”Jain说道。
展望未来，Genmo正在开发图像到视频的合成能力，并计划改善模型的可控性，给予用户更精确的视频输出控制。
通过开源视频AI扩展应用场景 Mochi 1的发布为多个行业打开了可能性。研究人员可以推动视频生成技术的边界，而开发者和产品团队则可以在娱乐、广告和教育等领域找到新的应用。
Mochi 1还可用于生成合成数据，以训练机器人和自主系统中的AI模型。
回顾这项技术民主化的潜在影响，Jain表示：“在五年内，我看到的世界是，孟买的一个贫穷孩子可以拿出手机，拥有一个伟大的想法，并赢得奥斯卡奖——这就是我们所追求的民主化。”
参考：
https://venturebeat.com/ai/video-ai-startup-genmo-launches-mochi-1-an-open-source-model-to-rival-runway-kling-and-others/
https://www.businessinsider.com/attention-series-a-analyze-sales-calls-ai-2024-10
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