(从左到右) Engram 的 Jack Morris、Sabri Eyuboglu、Dan Biderman、Scott Linderman 和 Jessy Lin。图片来源: Natalie Biderman。随着美国企业终于开始对开发者不受控制的 AI 使用进行打击，一家名为 Engram 的成立仅 8 个月的初创公司看到了帮助企业节省资金的商业机会。Engram 周二宣布，从包括 General Catalyst、Kleiner Perkins 和 Sequoia 在内的投资者那里融资 9800 万美元，其中还包括 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy，他最近加入了 Anthropic。这家将自己称为 AI 的“学习记忆”的初创公司表示，其模型能够回忆组织特定的工作流程和上下文，以预测问题并提供更智能的响应和更便宜的输出。该公司声称，其模型可以以少至 100 倍的代币（运行 AI 查询的货币）与前沿实验室相匹敌或超越。新的更复杂的 AI 模型证明比以前的版本成本更高，挑战了传统观点，即更大的规模将导致更低的成本。“数据和成本的爆炸令人震惊，”Kleiner 的合伙人 Leigh Marie Braswell 说。“Engram 进入并基本上重新构造您的组织，提供数量级更便宜的输出。”成立不到一年，这家 13 人的公司已经积累了包括微软、Notion 和法律 AI 初创公司 Harvey 在内的客户名单。Engram 源自神经科学术语，意指大脑中的记忆痕迹，计划利用此轮融资来支持计算和人才。Engram 的联合创始人兼首席执行官 Dan Biderman 对记忆有着终生的痴迷。他表示，这从孩提时代开始，试图设法让失去记忆的祖母记住关于他和兄弟姐妹的小细节。这导致 Biderman 最终在哥伦比亚大学攻读计算神经科学博士学位，后来加入斯坦福大学的 AI 实验室。在斯坦福工作时，Biderman 开始认识到他所称的“天才陌生人模型”——AI 智能，但它的记忆远比看起来的要有限。同时，更多的上下文可能会使模型不堪重负，需要更多的研究和阅读，并伴随更高的成本。Biderman 承认，Engram 的模型并不“绝对优于”像 OpenAI 和 Anthropic 的那些模型，但他说它们专注于专业化，尽管有时会以其他能力为代价。“我们试图超越这种现有的笔记记录系统，构建人类所具备的直觉层，而当前模型则没有，”Biderman 说。看看：OpenAI 和 Anthropic 面临的超支问题是 AI 修复的一个难题，立即观看。