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原文作者：Russell Brandom
一家名为 Fundamental 的人工智能实验室于周四浮出水面，提供了一种新的基础模型，旨在解决一个长期存在的问题：如何从企业产生的海量结构化数据中提取洞察。该公司认为，通过将传统的预测性 AI 系统与更现代的工具相结合，可以重塑大型企业分析数据的方式。
首席执行官 Jeremy Fraenkel 告诉 TechCrunch：“虽然大型语言模型（LLM）在处理文本、音频、视频和代码等非结构化数据方面表现出色，但它们在处理表格等结构化数据时效果不佳。”“通过我们的模型 Nexus，我们构建了处理这类数据的最佳基础模型。”
这一理念已经引起了投资者的极大兴趣。该公司在首次公开亮相时就宣布获得了 2.55 亿美元的融资，估值达到 12 亿美元。其中大部分资金来自最近由 Oak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures 和 Salesforce Ventures 领投的 2.25 亿美元 A 轮融资；Hetz Ventures 也参与了 A 轮融资，天使投资人包括 Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas、Brex 联合创始人 Henrique Dubugras 和 Datadog 首席执行官 Olivier Pomel。
Fundamental 的 Nexus 被称为“大表模型”（Large Tabular Model，LTM），而不是大型语言模型（LLM），它在几个重要方面偏离了当代人工智能实践。该模型是 确定性 的——这意味着它对给定的问题每次都会给出相同的答案——并且不依赖于定义了大多数当代 AI 实验室模型的 Transformer 架构。Fundamental 将其称为基础模型，因为它经历了预训练和微调的正常步骤，但其结果与客户与 OpenAI 或 Anthropic 合作时获得的模型有着本质上的不同。
这些差异至关重要，因为 Fundamental 正在追逐当代 AI 模型经常表现不佳的应用场景。由于基于 Transformer 的 AI 模型只能处理其上下文窗口内的数据，它们在对极其庞大的数据集进行推理时常常遇到困难——例如，分析包含数十亿行的电子表格。然而，这类庞大的结构化数据集在大型企业中非常常见，这为能够处理这种规模的模型创造了巨大的机遇。
在 Fraenkel 看来，这对 Fundamental 来说是一个巨大的机会。通过 Nexus，该公司可以将现代技术应用于大数据分析，提供比目前使用的算法更强大、更灵活的解决方案。
他告诉 TechCrunch：“现在，您可以在所有用例中拥有一个模型，因此您可以极大地扩展您要处理的用例数量。”“在每一个用例中，您都能获得比使用一整队数据科学家所能达到的更好的性能。”
这一承诺已经带来了许多引人注目的合同，包括与《财富》100 强客户签订的七位数合同。该公司还与 AWS 建立了战略合作伙伴关系，允许 AWS 用户直接从现有实例中部署 Nexus。
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