Raft算法：保障分布式系統共識的穩健之道
1. 什么是Raft算法？Raft 是英文”Reliable、Replicated、Redundant、And Fault-Tolerant”（“可靠、可復制、可冗余、可容錯”）的首字母縮寫。Raft算法是一種用于在分布式系統
在AI領域迎來新一輪融資熱潮之際，一家新興的人工智能公司Thinking Machines Lab（簡稱TML）宣布了一項驚人的融資消息。據悉，這家由前OpenAI首席技術官Mira Murati創立的公司，在成立僅五個月后，便成功完成了高達20億美元的種子輪融資，這一數字刷新了史上種子輪融資的最高紀錄。
本輪融資由知名風投機構a16z領投，吸引了NVIDIA、Accel、ServiceNow、CISCO、AMD以及Jane Street等多家科技巨頭的積極參與。TML的迅速崛起，不僅彰顯了其在AI領域的強大吸引力，也預示著AI行業正迎來新的競爭格局。
TML的成立時間雖短，但其背后的團隊卻實力不凡。自創立之初，便吸引了包括OpenAI聯合創始人John Schulman在內的二十余位頂級AI研究員加盟。這些行業精英的加入，使得TML迅速成為業界的焦點，并為其后續的發展奠定了堅實的基礎。
在業務布局上，TML采取了“企業定制型AI”與“通用消費級產品”雙線并進的策略。Murati在融資過程中向投資人重點介紹了企業AI定制服務，該服務基于強化學習技術，旨在圍繞客戶的核心KPI進行優化，直接助力業務增長。這種“以業務指標為導向”的強化學習思路，被業內稱為“RL for business”，在客服、投行、零售等垂直行業具有廣泛的應用前景。
在模型選擇上，TML計劃以開源體系為起點，雖然開源模型在性能上略遜于閉源系統，但Murati認為這一差距正在逐漸縮小。TML還在積極探索開源+定制的策略，以期在保持靈活性的同時，滿足客戶的個性化需求。
除了企業服務外，TML還在孵化通用型消費級AI產品，雖然具體形態尚未公布，但據知情人士透露，TML內部曾討論過開發一款與ChatGPT競爭的對話型助手。若該方向得以落地，TML將直接切入OpenAI的核心賽道，進一步加劇市場競爭。
在模型建構路徑上，TML采用了創新的“模型層融合”方式，將多個已有模型的關鍵處理層拼接為新模型，從而顯著提升了研發效率。TML的模型訓練在谷歌云租用的英偉達GPU服務器上進行，這也使得谷歌成為了其潛在的投資對象之一。
TML的人才結構也是其備受矚目的原因之一。Murati不僅吸引了資本的青睞，還成功聚攏了包括OpenAI在內的AI領域的核心人才。目前，TML團隊規模約30人，其中三分之二來自OpenAI，整體班底與DeepMind早期高度相似。這一豪華陣容，使得TML在AI領域具有了強大的競爭力。
隨著AI技術的不斷發展和應用場景的不斷拓展，TML所選擇的“企業AI定制+消費級AI產品”雙線模式，無疑具有廣闊的市場前景。然而，定制化AI并非新鮮事物，如何在保持定制化的同時實現規模化，將是TML未來需要面對的重要挑戰。不過，憑借強大的團隊實力和創新的業務模式，TML有望在AI領域掀起新的浪潮。
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