北京
一家成立仅一年的公司，估值冲到了62亿美元。它做的事听起来有点反常识：用玩家打游戏的视频，去训练AI模型。
这家公司叫General Intuition，今天宣布完成2.2亿美元融资。投资方名单不短：Valor Equity Partners、Atreides、Seven Seven Six、Point72、Khosla Ventures和General Catalyst。
它的出身也值得说一句。一年前，它从视频分享公司Medal分拆出来。Medal做的是一个免费工具，让玩家录制和保存游戏画面。这些画面，成了General Intuition训练AI模型的原料。
训练AI，卡在"没素材"
训练AI模型，得先喂例子。想让算法驱动一条机械臂，就得给它看机械臂焊接汽车零件的视频。问题是，这类视频靠人工拍，极其耗时。
General Intuition想省掉这一步。它做的是"世界模型"，能生成合成画面，供AI训练项目使用。今年6月，公司发布了最新算法MIRA，并称它在多个方面比早期模型更强。
传统视频生成器只能渲染几秒到几分钟的片段，没法生成长时间运行的工厂自动化流程视频。对机器人开发者来说，这限制了它们的用处。
MIRA不一样。按公司的说法，它能"无限运行而不发散"，还能渲染多个快速移动物体相互作用的复杂场景。模拟运动的能力，对训练机器人避障这类任务很有用。
单张B200显卡，每秒20帧
MIRA生成画面的效率也不低。据General Intuition介绍，用单张B200显卡，它能以720×576分辨率渲染每秒20帧。
效率一部分来自它用的处理方式——潜在扩散。传统媒体生成器处理的是视频帧，MIRA则在一种叫"潜在空间"的数据结构上做计算。这是视频帧的压缩表示，占用内存更少。文件内存占用缩小，处理它所需的时间也就缩短了。
模型体积也帮了忙。MIRA只有56亿参数，只是前沿模型参数量的零头。
不过要说明的是，MIRA目前是研究演示，还不是商业化的训练数据生成器。在现阶段的版本里，它只能生成单一游戏的合成画面。尽管如此，公司仍表示，MIRA的效率和渲染质量让它成为"通往物理AI的踏脚石"。
商业化还在小范围试水
公司正在和少量客户测试技术的商业版本，这些客户做的是机器人、仿真和娱乐方向。配合今天的融资消息，General Intuition还开放了该产品的等待名单。
这笔钱打算怎么花？公司说，用来招更多AI研究员。
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