机器之能报道
编辑：Sia
越来越多的生成AI公司考虑加入出售的行列。
据 Theinformation 消息，近几个月，AI 独角兽 Adept 领导层与科技巨头公司就出售或战略合作可能性进行了谈判。
Adept 是一家由前 OpenAI 和谷歌 AI 开发人员创立的 AI 公司，专注于 AI Agent ，成立仅两年。
Adept 去年 3 月完成新一轮融资后，估值已超 10 亿美元。
消息人士称，Adept 曾与 Meta 接触，尽管收购的可能性不大。
越来越多的生成 AI 公司在考虑出售可能性。
AI 硬件公司 Humane 也在寻求买家。Stability AI 、Reka AI 也被爆出讨论出售可能性。
Adept 的创始团队非常豪华。
包括谷歌 Transformer 架构的提出者、《Attention Is All You Need》论文作者中的 Ashish Vaswani 和 Niki Parmar。
还有一位华人技术大佬 David Luan。他曾是 OpenAI 工程副总裁，后来离职到谷歌领导大模型的工作。
Adept 联合创始人&CEO David Luan
除了创始人团队，公司汇聚不少来自谷歌、DeepMind 和 OpenAI 的顶级人才 。
凭借深厚的技术背景，2022 年 1 月成立后不久，Adept 就获得来自 LinkedIn 创始人 Reid Hoffman、特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 等行业大佬、知名 VC 的投资。
2022 年底，Parmar 和 Vaswani 离开 Adept，成立另一家初创公司。
不过，核心创始人员的离开并没有影响 Adept 的步伐。
2023 年 3 月，Adept 又筹集了两轮总计 4.15 亿美元的资金，投资人包括英伟达和微软，并快速跻身独角兽行列。
和 OpenAI 打造的 ChatGPT、 DALL-E 不太一样，Adept 想要打造 AI  Agent （AI 智能体、AI 代理）：
它能够像人类一样使用各种电脑软件完成工作，比如跳转、点击、输入数字；
它能像人类一样使用 PhotoShop 画设计图、用 Airtable 做数据分析和报告；
它能像工程师一样选择合适软件、输入指令代码，一步步完成新零件的设计工作；
......

真正的通用智能要求模型不仅能读能写，还能以一种对用户有帮助的方式采取行动。这也是他们创立 Adept 的初衷。
底层驱动 AI Agent 的是他们自研的大模型 Action Transformer（ ACT-1 ），用以深刻了解人类如何操作计算机。
刚开始，ACT-1 可以执行类似 ChatGPT 的任务，回答简单的问题。
几个月后，已经能够执行一些比较复杂的功能。比如，将 LinkedIn URL 导入招聘软件。
今年 1 月，Adept 还发布了 Fuyu-Heavy，这是一个多模态大型语言模型，可以回答问题并分析文本和图像。
据媒体报道，他们还计划今年夏天推出一款 AI Agent。不过，自 1 月发布 Fuyu-Heavy 后，公司 X 平台再无更新。
越来越多的初创公司在这一赛道面临着巨大压力，那些迅速筹集了数亿美元的明星公司也不例外。
一方面是烧钱的速度。
类似 ACT-1 这样的模型明显不如语言模型成熟。「训练这样的模型并不便宜。」福布斯去年在一篇报道中提到。
「我们还没有进入优化阶段，」David Luan 当时回应说。
「我们真正想做的是训练真正强大的模型，可以做很多事情，然后随着时间的推移，我们将弄清楚如何使它们更便宜、更小。」
Adept 也面临巨大的竞争压力。
无论是初创企业还是谷歌、微软、OpenAI 也在抢占这个赛道，开发能自动完成日常电脑任务的 AI 助手。
Meta 首席科学家 LeCun 最近也透露，他们正在研究 AI Agent。
例如，从巴黎办公室到纽约的办公室，它可以规划和预订旅程的每一步，包括前往机场。
Adept 的产品应该是首先考虑面向企业用户。不过，商业变现也是一大难题。
即使 Open AI 自己做产品，到目前为止也谈不上成功，除了 ChatGPT。
参考链接
https://www.theinformation.com/articles/ai-agent-startup-adept-has-talked-to-potential-buyers-including-meta?utm_campaign=Editorial&utm_content=Article&utm_medium=organic_social&utm_source=twitter
https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/03/14/adept-ai-startup-raises-350-million-series-b/
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