Graphon Labs ने सीरीज A में जुटाए 3.5 करोड़ डॉलर, AI एजेंट्स को मिलेगी मेमोरी
सैन फ्रांसिस्को की Graphon Labs ने RRE Ventures की अगुवाई वाले सीरीज A में 3.5 करोड़ डॉलर जुटाए हैं। कंपनी AI एजेंट्स के लिए स्थायी मेमोरी लेयर बना रही है।
SUMO· नंबर पज़ल
Dialo· बोलकर भाषाएँ सीखें
ediviewer· EDI फ़ाइलें दस्तावेज़ की तरह पढ़ें
giftdetect· मिनटों में सही तोहफ़ाAI एजेंट्स के लिए मेमोरी इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने वाली स्टार्टअप Graphon Labs ने 10 नवंबर (स्थानीय समय) को घोषणा की कि उसने RRE Ventures की अगुवाई में सीरीज A राउंड में 3.5 करोड़ डॉलर जुटाए हैं। राउंड में HP, Energy Impact Partners, Hitachi Ventures और Gaia VC भी शामिल हुए। 83 लाख डॉलर के सीड फंड के साथ स्टील्थ मोड से बाहर आने के छह महीने से भी कम समय में यह राउंड पूरा हुआ और कंपनी की कुल फंडिंग 4.33 करोड़ डॉलर हो गई है।
"Persistent Intelligence" का दावा
सैन फ्रांसिस्को स्थित यह एप्लाइड AI लैब ऐसे AI को "Persistent Intelligence" कहती है, जो अब तक की सारी जानकारी पढ़े, समझे, याद रखे और उसी पर आगे बढ़े। कंपनी के मुताबिक AI जब सवालों के जवाब देने वाले मॉडल से निरंतर चलने वाले एजेंट्स की ओर बढ़ रहा है, तब संदर्भ बनाए रखना, अनुभव से सीखना और ज्ञान जोड़ते जाना जरूरी होगा।
कंपनी का कहना है कि RAG, GraphRAG और कॉन्टेक्स्ट विंडो जैसे मौजूदा तरीके जानकारी निकाल तो लेते हैं, पर डेटा बढ़ने और बदलने के साथ संदर्भ, संबंध, इतिहास और समय का क्रम खो देते हैं। एम्बेडिंग-आधारित खोज में "रिफंड हो सकता है" और "रिफंड नहीं हो सकता", या "70V" और "770V" जैसे लगभग एक जैसे शब्दों का अंतर धुंधला पड़ सकता है।
Graphon की तकनीक "graphon" नामक गणितीय ढांचे पर टिकी है, जो बहुत बड़े ग्राफ़ का विश्लेषण करता है। इसे संस्थापक ने यूनिवर्सिटी ऑफ पेंसिल्वेनिया की GRASP Lab में पीएचडी के दौरान शोध किया था। सिस्टम पूरे डेटा से एक बड़ा ग्राफ़ बनाता है; सवाल पहले कुछ मैच ढूंढता है और graphon वहीं से जुड़ी जानकारी तक खोज को ले जाता है। वीडियो, इमेज, ऑडियो और दस्तावेज़ों से यह अपने आप ontology भी बनाता है।
तीन उत्पाद और बेंचमार्क
कंपनी के तीन उत्पाद हैं: Graphon Enterprise (होस्टेड, VPC और ऑन-प्रेमिसेस विकल्प, SOC 2 Type II प्रमाणित), Graphon Developer (S3-शैली स्टोरेज और खोज के साथ डेवलपर्स के लिए) और Graphon On-Device Memory (स्मार्टफोन, लैपटॉप, कैमरा और वियरेबल पर निजी मल्टीमॉडल इंटेलिजेंस के लिए)।
लंबे संदर्भ वाले तीन बेंचमार्क में कंपनी ने परखे गए सिस्टम्स में सबसे ऊंची सटीकता का दावा किया है: LoCoMo में 93.9% (टोकन 58% कम), ConvoMem में 90.2% (टोकन 95% कम) और ATM-Bench में 81.7%, जो सार्वजनिक लीडरबोर्ड पर दूसरे स्थान से 5.0 अंक आगे है।
कंपनी के अनुसार San Francisco 49ers और Hitachi जैसे बड़े संगठन इसका उपयोग कर रहे हैं। नई पूंजी का इस्तेमाल Persistent Intelligence को एंटरप्राइज़ से आगे डेवलपर्स और डिवाइसेज़ तक पहुंचाने के शोध और बुनियादी ढांचे पर होगा।
देखने लायक ऐप्स
SUMO: नंबर पज़लसही खाने चुनें, जोड़ें, लक्ष्य तक पहुँचें। सीखना आसान, महारत मुश्किल। मुफ़्त, हर उम्र के लिए।
Dialo: बोलकर भाषाएँ सीखेंAI बातचीत साथी से बात करें; हर वाक्य सुधरकर आपकी भाषा में समझाया हुआ लौटता है। 9 भाषाएँ, A1 से C2 तक।
ediviewer: EDI फ़ाइलें दस्तावेज़ की तरह पढ़ेंEDIFACT और X12 संदेश खोलें, हर सेगमेंट की व्याख्या देखें, JSON/XML में बदलें, PDF और Excel में निर्यात करें। स्थानीय रूप से चलता है, कोई अपलोड नहीं।
giftdetect: मिनटों में सही तोहफ़ाचुनें किसके लिए, किस मौके पर और कैसा स्वभाव। सर्च इंजन स्थानीय दुकानों के उत्पाद विवरण पढ़कर सबसे उपयुक्त विकल्प ऊपर रखता है। मुफ़्त, बिना साइन-अप।
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