前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 近日宣布成立新公司 Thinking Machines Lab，标志着 AI 领域又一重要玩家的诞生。该公司专注于构建更广泛理解、可定制、功能更强大的人工智能系统，并计划专注于多模式 AI 和 AI 安全。
Thinking Machines Lab 的愿景与使命
Thinking Machines Lab 的核心目标是弥合 AI 技术与普通用户之间的鸿沟。Murati 在博客中表示：“我们正在构建 Thinking Machines Lab，以使 AI 系统更易于理解、可定制且具备更广泛的能力。” 与传统的 AI 系统不同，该公司致力于开发用户可根据自身需求进行定制化的 AI，而非完全自主的 AI。
此外，Thinking Machines Lab 强调透明性和开放性，计划定期发布技术博客、论文和代码，与全球研究社区合作，推动 AI 技术的安全性和实用性。
技术方向：多模式 AI 与安全性
Thinking Machines Lab 的技术开发重点在于多模式 AI，即能够整合处理文本、图像、音声等多种信息的 AI 系统。这种技术将使 AI 与人类之间的协作更加直观和高效。
同时，公司高度重视 AI 的安全性，计划制定防止误用的最佳实践，并与外部研究机构合作，确保 AI 技术的安全部署。
强大的团队与行业影响
Thinking Machines Lab 吸引了众多来自 OpenAI 的顶尖人才，包括：
-
John Schulman（OpenAI 联合创始人）：首席科学家
-
Barret Zoph（OpenAI 前研究副总裁）：首席技术官
-
Jonathan Lachman（OpenAI 前特别项目负责人）：高管成员
目前，公司团队约 30 人，其中三分之二为 OpenAI 前员工。这一强大的团队将推动 Thinking Machines Lab 在 AI 领域的技术创新。
融资计划与行业趋势
据报道，Thinking Machines Lab 正在洽谈一轮 10 亿美元的融资，估值高达 90 亿美元。这一高估值反映了投资者对 AI 初创企业，尤其是由 OpenAI 前员工创立的公司的浓厚兴趣。
如果融资成功，Thinking Machines Lab 将成为 AI 领域又一独角兽企业，加入早期初创企业快速实现高估值的趋势。
行业背景与竞争格局
Thinking Machines Lab 的成立正值 AI 领域竞争日益激烈的时期。OpenAI、Anthropic 等公司都在积极开发新一代 AI 技术。例如，Anthropic 最近发布的 Claude 3.7 在解决复杂编码问题方面表现出色，展示了 AI 在技术领域的潜力。
与这些公司相比，Thinking Machines Lab 更注重 AI 的可定制性和用户友好性，这或将成为其独特的竞争优势。
展望未来
Thinking Machines Lab 的成立标志着 AI 技术发展的新方向。通过专注于多模式 AI 和安全性，Murati 和她的团队有望为 AI 领域带来更多创新和突破。随着融资计划的推进，这家初创企业将在 AI 的未来中扮演重要角色。
无论是技术开发还是行业影响，Thinking Machines Lab 都值得密切关注。AI 的未来，或许正从这里开始书写。
相关文章
