По данным TechCrunch, стартап Snorkel AI, который помогает лабораториям ИИ и корпорациям создавать наборы данных для обучения и смоделированные среды, привлёк $350 миллионов в рамках раунда Series E при оценке в $3,5 миллиарда. Новый раунд, который возглавили Insight Partners и S32, оценил семилетний стартап почти в три раза выше, чем $1,3 миллиарда, которые он получил при привлечении $100 миллионов в раунде Series D 17 месяцев назад. Существующие инвесторы, включая Addition, Lightspeed, Greylock, GV и Wells Fargo, также приняли участие в этом раунде. Изначально Snorkel предоставлял программное обеспечение для автоматизации разметки данных, однако в прошлом году компания сменила стратегию и начала предлагать клиентам готовые наборы данных, что она называет данными как услугой. Вместо того чтобы действовать исключительно как рынок человеческих экспертов, Snorkel использует гибридный подход, применяя своё программное обеспечение и модели для синтетической генерации данных наряду с экспертами в данной области. Согласно информации компании, текущий годовой доход Snorkel составляет $375 миллионов, что в 18 раз больше по сравнению с прошлым годом. Этот рост обусловлен ненасытным спросом лабораторий ИИ на высококачественные данные для обучения. Другие компании, занимающиеся данными и позиционирующие себя как лаборатории данных ИИ, также наблюдают аналогичный взрывной рост. Годовой доход Mercor достиг $2 миллиардов, Handshake преодолел отметку в $1 миллиард ранее в этом году, а TechCrunch сообщал, что Micro1 увеличил свои доходы до $500 миллионов. Важно отметить, что поскольку эти компании выплачивают примерно 60% до 70% своего дохода непосредственно специалистам, выполняющим работу, их фактический чистый годовой доход значительно ниже тех цифр, которые они сообщают. Учитывая, что Snorkel продаёт среды для обучения с подкреплением и полные наборы данных, а не человеческий труд, выплаты его экспертам учитываются в стоимости проданных товаров, а не в заголовочных годовых доходах, согласно информации компании. Snorkel начал коммерческую деятельность в 2019 году после четырёх лет исследований, проведённых соучредителем и генеральным директором Алексом Ратнером и его командой в лаборатории ИИ Стэнфорда. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником. Rabbit представил нового ИИ-агента, работающего без R1 Кэширование ключей и значений улучшает взаимодействие ИИ-моделей SpeakON представила магнитную кнопку с голосовым вводом для iPhone. Rabbit анонсировал OS3 — новую программную платформу для ИИ-агентов. Trane Technologies сократила время диагностики HVAC с 20 минут до 20 секунд с помощью AI.