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Attestable 完成 AI 可验证技术突破,获 2000 万美元种子轮融资

ChainCatcher 消息,AI 安全初创公司 Attestable 宣布正式成立,并完成 2000 万美元种子轮融资。本轮融资由 Altimeter Capital 的 Jamin Ball 和 TLV Partners 的 Yonatan Mandelbaum 领投,Halcyon Futures、Cerca Partners 等机构及多位投资人参与。Attestable 创始人 Yogi 表示,随着 AI 逐渐进入关键基础设施、国家安全以及大型企业系统,如何验证 AI 运行过程的可信度成为全球面临的重要问题。公司希望构建面向前沿 AI 实验室、关键基础设施和国家级应用的通用验证层。据介绍,Attestable 通过零知识证明(Zero-Knowledge Proof)技术,将对 AI 系统的信任从数据中心转移至数学验证机制。该技术可以证明某个经过批准的模型、模型权重、输入数据及运行策略确实生成了特定输出,同时不会泄露模型参数或用户隐私数据,也无需重新运行模型即可完成验证。Attestable 表示,其技术目前已在单张 NVIDIA H100 GPU 上实现对 Meta Muse Glimmer 30B 模型的验证推理,达到每秒 85 个 token 的速度。生成的证明文件较小,并具备抗量子安全特性,可快速完成验证。对此,以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发文表示,并称这一成果意味着大型语言模型零知识证明的性能损耗已接近个位数级别。他表示,下一步挑战是进一步降低全同态加密(FHE)等技术的性能开销。

AI 基础设施创企 Trajectory 完成 4000 万美元融资,红杉资本参投

ChainCatcher 消息,据 The Information 报道,AI 基础设施初创公司 Trajectory 宣布完成 4000 万美元融资,投后估值达到 3 亿美元,由红杉资本(Sequoia Capital)参投,具体融资轮次及其他投资方尚未披露。 Trajectory 由前 Google、Apple 等科技公司的研究人员创立,主要帮助企业针对特定业务需求定制开源 AI 模型,并优化支持 AI Agent 运行的软件工具链(即“Agent Harness”)。随着闭源大模型使用成本持续上升,越来越多企业开始寻找替代方案:一方面通过微调和定制开源模型降低成本,另一方面通过改进 Agent 执行框架,让 AI 模型能够更有效地调用工具、执行任务。 这一趋势正在推动围绕模型适配、Agent 基础设施的新一轮创业热潮。Trajectory 的目标是解决企业部署 AI Agent 过程中面临的关键问题,包括模型性能优化、任务执行可靠性以及企业场景适配等。公司希望通过提供模型定制与 Agent 运行基础设施,帮助企业构建更加高效、低成本的 AI 应用。 投资者认为,随着 AI 从单纯的聊天机器人向能够自主执行复杂任务的 Agent 演进,围绕模型优化和 Agent 工程的新基础设施层将成为重要市场。红杉近年来也持续加码 AI 基础设施领域,包括投资 AI Agent、企业 AI 应用等方向。
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