- 总部位于多伦多的Cohere Inc.通过务实的人工智能方法，挑战科技巨头，优先满足具体的业务需求，而非追求人工通用智能（AGI）。
- 该公司以不到3000万美元的费用开发了Command A模型，专注于编程支持等业务任务，与竞争对手昂贵的基础设施形成对比。
- Cohere使用约8500个GPU，强调效率而非规模，证明精简的策略可以超越更高资源消耗的方法。
- Cohere关注实际应用，批评规模和成本与优越AI能力挂钩的观念。
- 与富士通和LG CNS等国际合作展示了全球对Cohere量身定制的AI解决方案的兴趣。
- 该公司旨在通过关注灵活性和计算投资来重新定义人工智能创新，而不是追求模糊的智能目标。
在不断发展的人工智能的复杂背景中，一个新的叙事正在展开——一个小而雄心勃勃的参与者正在挑战科技巨头。Cohere Inc.是一家位于多伦多蓬勃发展的科技现场的加拿大公司，试图通过颠覆传统智慧来重新定义我们对AI的看法。
Cohere并没有追逐许多行业巨头所追求的神秘的人工通用智能（AGI），而是选择了一条不同的道路——打造集中于实际商业需求的模型。这种方法不仅仅是空谈，而是一种将效率与效力结合起来的战略转变。Cohere没有积累庞大的GPU基础设施——与OpenAI等竞争对手的昂贵开支相同，而是选择了更精确的策略。
Cohere最新的模型，恰如其名“Command A”，完美体现了这一理念。该语言模型以不到3000万美元的适度成本开发，在对企业至关重要的任务中表现出色，从编码支持到技术查询解决。它的发展与其他公司在芯片和数据中心上花费数十亿的开支形成了鲜明对比——这些公司在不停追求能反映人类智能的AI工程。
AGI的追求主导了头条新闻，往往被Cohere的静谧而务实的革命所掩盖。虽然像埃隆·马斯克的xAI等公司积累着大量的GPU，Cohere利用约8500个GPU的潜力，证明了“少即是多”。关键在于不在于做所有事情，而是在于把正确的事情做好——将语言灵巧性和相关性融入AI框架中。
在AI公司导航扩展的图形处理单元的广袤领域中，Cohere的成功挑衅了一个根本观念，即规模和花费决定能力。事实上，这一叙事传达了一个更广泛的关于AI未来的信息：精简、针对性的方法能够与科技巨头竞争，甚至超越它们。
在北美之外，Cohere的愿景吸引了全球市场的关注。他们与富士通的合作产生了一个多语言的日语模型，而与韩国的LG CNS的合作展示了国际市场对量身定制AI解决方案的需求。
在加速计算能力和庞大数据消费的竞赛中，Cohere致力于精炼AI的艺术。游戏的名称是灵活性，而不仅仅是奢华的支出，这让人耳目一新，提醒我们创新往往在限制与创造力的交汇处绽放。Cohere的使命明确：通过规避对AGI的追求，他们开辟了一个在投资回报率超越宏大而模糊的智能目标的利基。它证明了经过深思熟虑的重点和有目的的设计如何激发革命，这不仅仅是在AI领域，也是在整个科技广阔的画布上。
Cohere Inc.：在精准和目的性上革命化AI，超越规模
引言
在人工智能这个拥挤的舞台上，许多公司争相创造像人工通用智能（AGI）这样的总体解决方案，而Cohere Inc.则采取了截然不同的战略。该公司位于多伦多，开发集中于直接满足业务需求的AI模型，强调效率和有效性，而不是单纯的规模。
Cohere的方式为何与众不同
AI的实际应用
Cohere的语言模型Command A，围绕具体的业务功能，如编码帮助和技术查询解决。通过将资源集中在这些应用上，Cohere确保其模型能够提供现实世界的价值。这与许多竞争对手通常追求的普遍智能形成了显著差异。
精简基础设施
Cohere在没有奢侈资源使用的情况下实现效率。利用约8500个GPU和不到3000万美元的开发成本，Cohere证明了小型基础设施仍然可以产生强大的AI模型。这与像OpenAI这样的公司形成了鲜明对比，它们在硬件和数据基础设施上投入数十亿。
实际使用案例
1. 编码支持： Cohere的语言模型在帮助开发人员编写和排除代码方面表现出色，促进了软件开发的生产力。
2. 多语言能力： 与富士通和LG CNS等国际公司的合作，产生了支持多种语言的模型，扩展了Cohere在全球市场的覆盖。
市场趋势与预测
AI市场正在向量身定制的解决方案转变。企业日益寻求与自身特定需求相一致的AI模型，而非通用的AGI技术。Cohere对精准性的关注使其在抓住这一趋势方面具备了良好的优势。
安全性与可持续性
Cohere的做法不仅富有资源性，也关注环保。通过最小化基础设施需求，他们还降低了通常与大型AI模型相关的能源消耗。随着可持续性成为科技开发的优先事项，这种精简的模型备受关注。
争议与局限
尽管Cohere的模型在其范围内高效，但一些批评者认为，它们可能缺乏在更广泛的AI应用中扩展的能力。该公司专注于具体用例可能限制其相较于更雄心勃勃、专注于AGI的竞争对手的多样性。
优缺点概述
优点：
– 成本效益高，投资回报率高。
– 专注于特定业务应用的模型表现优异。
– 由于减少资源使用，环境影响较小。
缺点：
– 可能不易适应新或更广泛的AI挑战。
– 较小的规模可能限制与预算较大的竞争对手的快速增长。
可行的建议
对于考虑整合AI的企业：
– 识别需求： 聚焦于AI可以为业务运营增值的具体领域。
– 评估合作伙伴： 选择像Cohere这样优先考虑效率和目标解决方案的AI提供商。
– 关注可持续性： 考虑AI模型的环境影响，优先选择资源需求较低的选择。
Cohere Inc.展示了经过深思熟虑的关注和有目的的设计如何重新定义人工智能领域的成功。通过优先考虑精准而非宏伟的目标，Cohere不仅挑战科技巨头，还为创新在一个更大不一定更好的行业树立了新标准。有关更多信息，请访问 Cohere。