非结构化数据公司融资 4000 万美元,旨在变革人工智能数据处理。

非结构化数据
- Unstructured Technologies 筹集了 4000 万美元,旨在让大型机器人更容易理解数据。
- 它们将杂乱的数据转化为优质数据,从而使计算机能够更智能。
- 有了更多资金,他们就能帮助更多公司运用他们的智能计算机技术。
非结构化数据公司 Unstructured Technologies 成功完成 4000 万美元融资。本轮融资由 Menlo Ventures 领投,包括英伟达旗下风险投资机构 IBM Ventures 和 Databricks Ventures 在内的多家知名投资机构跟投。这是该公司在不到一年内完成的第二次重大融资,使其总融资额超过 6500 万美元。
非结构化数据转换
Unstructured Technologies 专注于将非结构化数据转换为与大型语言模型 (LLM) 兼容的格式,例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini 等热门 AI 服务所使用的 LLM。在当今数据驱动的世界中,这项技术意义重大,因为 企业 正努力利用包含图像、文字笔记、音频和视频等在内的非结构化数据。
该公司致力于解决诸如访问和利用非结构化数据等关键难题。这类数据占企业存储信息的 80% 以上,是人工智能发展道路上的一大障碍。Unstructured Technologies 提供了一种将非结构化数据转换为 LLM 兼容格式的解决方案,有望在人工智能应用领域开辟新的天地。
尖端解决方案
Unstructured Technologies 提供了一个全面的平台,其中包括开源 Python 库、容器和云托管 API。该 API 支持 20 多种自然语言文件类型,并可与 Microsoft Azure、Amazon Web Services 和 Google Cloud 等主流云服务无缝集成。该公司帮助企业实现非结构化数据的自动化转换,使其能够轻松用于训练、微调和增强语言学习模型 (LLM)。
Unstructured Technologies 的解决方案拥有超过 600 万次的开源库下载量,客户群覆盖超过 45,000 家机构。其中三分之一是 财富 500 强企业。
最近获得的 4000 万美元融资将助力 Unstructured Technologies 加速其工程和销售工作,并增强其面向生命周期管理 (LLM) 的数据预处理工具。该公司旨在把握市场对人工智能解决方案日益增长的需求,并通过赋能企业充分发挥非结构化数据的潜力来实现这一目标。
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兰达·摩西
Randa Moses是 Cryptopolitan 的编辑和记者,主要报道科技、人工智能、机器人、加密货币、诈骗和黑客攻击等领域。她自2017年起便投身于加密货币领域,曾就职于Forward Protocol、AmaZix和Cryptosomniac等公司。Randa拥有布拉德福德大学电气与tron工程学位。.
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