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人工智能大數(shù)據(jù)公司「新譯科技」獲5000萬(wàn)元融資

責(zé)任編輯:editor004 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-10-30 10:23:31 本文摘自:騰訊科技

10月30日消息,人工智能大數(shù)據(jù)公司新譯科技獲得了5000萬(wàn)人民幣 Pre-A 輪融資。本輪融資中廈門(mén)市美亞梧桐投資管理有限公司,凱泰資本與博將資本合作投資,原天使輪投資機(jī)構(gòu)清華力合繼續(xù)跟進(jìn)。

本輪融資引入的投資機(jī)構(gòu)主要進(jìn)行公司日后的資源整合和布局,資金主要用于市場(chǎng)拓展、高端人才引進(jìn)、硬件資源的投入和研究院建設(shè)。

據(jù)騰訊創(chuàng)業(yè)(微信公眾號(hào):qqchuangye)了解,新譯科技從事人工智能文本領(lǐng)域,側(cè)重在機(jī)器翻譯的研發(fā)和衍生品的開(kāi)發(fā)。新譯科技自2015年起至今,從最初的規(guī)則統(tǒng)計(jì)混合模型,到現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要更新了三版系統(tǒng)。

當(dāng)前新譯側(cè)重解決的是公安,國(guó)安,部隊(duì),政府和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的內(nèi)部需求,采取的是長(zhǎng)期合作的模式,定制化的數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)化的引擎和系統(tǒng)是當(dāng)前盈利的主要來(lái)源。

人工智能主要看三個(gè)方面,大數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)方面,新譯科技投入資金完善數(shù)據(jù)量,另一方面協(xié)助 B 端用戶(hù)構(gòu)建內(nèi)部數(shù)據(jù),在部分客戶(hù)允許的前提下,獲取專(zhuān)有數(shù)據(jù)。算法上,新譯采用 GPU/FPGA 等硬件,加之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和云計(jì)算。目前 GPU 訓(xùn)練速度接近1.5-2倍的速度快于開(kāi)源框架 Theano、Tensorflow、Torch 的訓(xùn)練時(shí)間。在分布式集群訓(xùn)練環(huán)境下,3-5天的時(shí)間就可以訓(xùn)練一個(gè)千萬(wàn)句對(duì)的雙語(yǔ)數(shù)據(jù),翻譯速度在836詞/秒(GPU)。算法上則采用了深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方式。

關(guān)鍵字:人工智能新譯融資

本文摘自:騰訊科技

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人工智能大數(shù)據(jù)公司「新譯科技」獲5000萬(wàn)元融資

責(zé)任編輯:editor004 |來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2017-10-30 10:23:31 本文摘自:騰訊科技

10月30日消息,人工智能大數(shù)據(jù)公司新譯科技獲得了5000萬(wàn)人民幣 Pre-A 輪融資。本輪融資中廈門(mén)市美亞梧桐投資管理有限公司,凱泰資本與博將資本合作投資,原天使輪投資機(jī)構(gòu)清華力合繼續(xù)跟進(jìn)。

本輪融資引入的投資機(jī)構(gòu)主要進(jìn)行公司日后的資源整合和布局,資金主要用于市場(chǎng)拓展、高端人才引進(jìn)、硬件資源的投入和研究院建設(shè)。

據(jù)騰訊創(chuàng)業(yè)(微信公眾號(hào):qqchuangye)了解,新譯科技從事人工智能文本領(lǐng)域,側(cè)重在機(jī)器翻譯的研發(fā)和衍生品的開(kāi)發(fā)。新譯科技自2015年起至今,從最初的規(guī)則統(tǒng)計(jì)混合模型,到現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要更新了三版系統(tǒng)。

當(dāng)前新譯側(cè)重解決的是公安,國(guó)安,部隊(duì),政府和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的內(nèi)部需求,采取的是長(zhǎng)期合作的模式,定制化的數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)化的引擎和系統(tǒng)是當(dāng)前盈利的主要來(lái)源。

人工智能主要看三個(gè)方面,大數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)方面,新譯科技投入資金完善數(shù)據(jù)量,另一方面協(xié)助 B 端用戶(hù)構(gòu)建內(nèi)部數(shù)據(jù),在部分客戶(hù)允許的前提下,獲取專(zhuān)有數(shù)據(jù)。算法上,新譯采用 GPU/FPGA 等硬件,加之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和云計(jì)算。目前 GPU 訓(xùn)練速度接近1.5-2倍的速度快于開(kāi)源框架 Theano、Tensorflow、Torch 的訓(xùn)練時(shí)間。在分布式集群訓(xùn)練環(huán)境下,3-5天的時(shí)間就可以訓(xùn)練一個(gè)千萬(wàn)句對(duì)的雙語(yǔ)數(shù)據(jù),翻譯速度在836詞/秒(GPU)。算法上則采用了深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方式。

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