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消息称英伟达已收购合成数据初创公司Gretel 花费超过3.2亿美元

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消息称英伟达已收购合成数据初创公司 Gretel 花费超过 3.2 亿美元

来自 金桂财经
2025 年 3 月 20 日
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【天顺财经】3 月 20 日消息,据外媒报道,在 400 亿美元收购 Arm 的交易因监管方面的挑战而在 2022 年 2 月份宣布终止、并向 Arm 拥有者软银支付 12.5 亿美元的 「分手费」 之后鲜有收购交易的英伟达,再次进行了收购,有消息称他们已经收购了合成数据初创公司 Gretel。

外媒是援引两名知情人士的透露,报道英伟达已收购 Gretel 的,虽然具体的收购条款目前还不知晓,但他们透露收购价格超过了 Gretel 最近 3.2 亿美元的估值。

知情人士还透露,在被英伟达收购之后,Gretel 的近 80 名员工将并入英伟达,他们的技术将被部署到英伟达为开发人员提供的基于云的生成式 AI 服务套件中。

外媒在报道中还提到,英伟达收购 Gretel,正值他们推出合成数据生成工具之际,他们的合成数据生成工具将用于开发者训练他们的模型,并针对特定的应用程序进行微调。

随着生成式人工智能厂商加大研发投入,训练更强大的模型,对数据也就有强劲的需求。从理论上讲,合成数据可以创造近乎无限的人工智能训练数据供应,并有助于解决自 ChatGPT 大火之后困扰人工智能行业的数据稀缺问题。当然,合成数据也并非完美无缺,已有专家表示,在生成式人工智能中使用合成数据,也有他们的风险。

Gretel 是由 Alex Watson、John Myers 和 Ali Golshan 在 2019 年创立的,他们提供合成数据平台,供开发者打造生成式 AI 模型,在被英伟达收购之前,他们已筹集到了超过 6700 万美元的资金。(海蓝)


【天顺财经】3 月 20 日消息,据外媒报道,在 400 亿美元收购 Arm 的交易因监管方面的挑战而在 2022 年 2 月份宣布终止、并向 Arm 拥有者软银支付 12.5 亿美元的 「分手费」 之后鲜有收购交易的英伟达,再次进行了收购,有消息称他们已经收购了合成数据初创公司 Gretel。

外媒是援引两名知情人士的透露,报道英伟达已收购 Gretel 的,虽然具体的收购条款目前还不知晓,但他们透露收购价格超过了 Gretel 最近 3.2 亿美元的估值。

知情人士还透露,在被英伟达收购之后,Gretel 的近 80 名员工将并入英伟达,他们的技术将被部署到英伟达为开发人员提供的基于云的生成式 AI 服务套件中。

外媒在报道中还提到,英伟达收购 Gretel,正值他们推出合成数据生成工具之际,他们的合成数据生成工具将用于开发者训练他们的模型,并针对特定的应用程序进行微调。

随着生成式人工智能厂商加大研发投入,训练更强大的模型,对数据也就有强劲的需求。从理论上讲,合成数据可以创造近乎无限的人工智能训练数据供应,并有助于解决自 ChatGPT 大火之后困扰人工智能行业的数据稀缺问题。当然,合成数据也并非完美无缺,已有专家表示,在生成式人工智能中使用合成数据,也有他们的风险。

Gretel 是由 Alex Watson、John Myers 和 Ali Golshan 在 2019 年创立的,他们提供合成数据平台,供开发者打造生成式 AI 模型,在被英伟达收购之前,他们已筹集到了超过 6700 万美元的资金。(海蓝)

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知情人士还透露,在被英伟达收购之后,Gretel 的近 80 名员工将并入英伟达,他们的技术将被部署到英伟达为开发人员提供的基于云的生成式 AI 服务套件中。

外媒在报道中还提到,英伟达收购 Gretel,正值他们推出合成数据生成工具之际,他们的合成数据生成工具将用于开发者训练他们的模型,并针对特定的应用程序进行微调。

随着生成式人工智能厂商加大研发投入,训练更强大的模型,对数据也就有强劲的需求。从理论上讲,合成数据可以创造近乎无限的人工智能训练数据供应,并有助于解决自 ChatGPT 大火之后困扰人工智能行业的数据稀缺问题。当然,合成数据也并非完美无缺,已有专家表示,在生成式人工智能中使用合成数据,也有他们的风险。

Gretel 是由 Alex Watson、John Myers 和 Ali Golshan 在 2019 年创立的,他们提供合成数据平台,供开发者打造生成式 AI 模型,在被英伟达收购之前,他们已筹集到了超过 6700 万美元的资金。(海蓝)


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知情人士还透露,在被英伟达收购之后,Gretel 的近 80 名员工将并入英伟达,他们的技术将被部署到英伟达为开发人员提供的基于云的生成式 AI 服务套件中。

外媒在报道中还提到,英伟达收购 Gretel,正值他们推出合成数据生成工具之际,他们的合成数据生成工具将用于开发者训练他们的模型,并针对特定的应用程序进行微调。

随着生成式人工智能厂商加大研发投入,训练更强大的模型,对数据也就有强劲的需求。从理论上讲,合成数据可以创造近乎无限的人工智能训练数据供应,并有助于解决自 ChatGPT 大火之后困扰人工智能行业的数据稀缺问题。当然,合成数据也并非完美无缺,已有专家表示,在生成式人工智能中使用合成数据,也有他们的风险。

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