SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – General Intuition, ein innovatives Startup im Bereich der Künstlichen Intelligenz, hat eine beeindruckende Finanzierung von 133,7 Millionen US-Dollar erhalten. Das Unternehmen plant, diese Mittel zur Weiterentwicklung von KI-Modellen zu nutzen, die in der Lage sind, sich in dreidimensionalen Umgebungen zu bewegen. Diese Technologie könnte sowohl in der Videospielbranche als auch bei autonomen Such- und Rettungsdrohnen bahnbrechend sein.
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General Intuition, ein aufstrebendes Unternehmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, hat kürzlich eine bedeutende Investition in Höhe von 133,7 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Diese Finanzierung, angeführt von Khosla Ventures und General Catalyst, wird das Unternehmen in die Lage versetzen, seine innovativen KI-Modelle weiterzuentwickeln. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, sich in dreidimensionalen Umgebungen zu orientieren, was sowohl für die Videospielindustrie als auch für den Einsatz in autonomen Drohnen von großem Interesse ist.
Das Unternehmen, das aus Medal B.V. hervorgegangen ist, plant, die umfangreichen Videodaten von Medal zu nutzen, um seine KI-Modelle zu trainieren. Diese Daten stammen aus einer beliebten App, die es Nutzern ermöglicht, Videospielaufnahmen zu teilen. General Intuition konzentriert sich zunächst auf zwei Hauptanwendungsfälle: die Entwicklung von KI-Funktionen für Videospiele und die Steuerung autonomer Such- und Rettungsdrohnen.
Ein zentraler Bestandteil der Entwicklungsstrategie von General Intuition ist die Schaffung sogenannter Weltmodelle. Diese neuronalen Netzwerke sind darauf optimiert, virtuelle Umgebungen zu generieren, die dann zur Schulung der KI-Modelle genutzt werden. Trotz der Fortschritte gibt es noch technische Herausforderungen, wie die Simulation komplexer Interaktionen und die Konsistenz der Simulationen, die das Unternehmen bewältigen muss.
Die Finanzierung wird auch dazu verwendet, das Team von General Intuition zu erweitern, um die Entwicklung zu beschleunigen. Ein weiterer Fokus liegt auf der Verbesserung der Datenverarbeitung, um fehlerhafte oder doppelte Trainingsdaten zu filtern. Diese Schritte sind entscheidend, um die KI-Modelle weiter zu verfeinern und ihre Einsatzmöglichkeiten zu erweitern.
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