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General Intuition 筹集 3.2 亿美元,用于利用电子游戏数据训练机器人

General Intuition 筹集 3.2 亿美元,用于利用电子游戏数据训练机器人

2026-07-23
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General Intuition 筹集 3.2 亿美元,用于利用电子游戏数据训练机器人

General Intuition 目前正在测试旨在作为代理模型训练环境的世界模型。| 来源:General Intuition

General Intuition US Inc. 本周宣布已完成 3.2 亿美元的 A 轮融资。该公司计划利用这笔资金开发能够感知、预测并在虚拟和物理环境中采取行动的人工智能模型。

尽管物理人工智能在机器人领域的讨论中占据主导地位,但 General Intuition 声称其正在推行一种截然不同的战略。该公司并非通过收集数百或数千小时的真实世界数据,也非生成模拟数据,而是利用上传至 Medal 的数十亿段游戏片段——Medal 是一个供用户分享游戏精彩瞬间的平台。 General Intuition的创始人兼首席执行官Pim de Witte也是Medal的联合创始人。

这些游戏片段记录了人类感知环境并决定如何在其中行动的过程。据该公司称,这正是这些片段的价值所在。基于文本的模型仅能提供对现实的描述,这不足以训练物理人工智能。

此外,视频中嵌入了动作标签,精确记录了玩家按下哪个按钮以及按下时间,这使General Intuition能够更深入地洞察玩家的决策过程。

这家总部位于纽约的公司表示,本轮A轮融资使其估值达到23亿美元。继10月获得1.34亿美元融资后,此轮融资使其累计融资总额达到4.54亿美元。本轮融资由General Catalyst领投,亚马逊创始人杰夫·贝索斯和前谷歌首席执行官埃里克·施密特参与投资。

General Intuition发展势头迅猛

目前最强大的基础模型均基于文本进行训练。然而,General Intuition认为人类智能远不止于语言。该公司指出,人类智能是在数千年的互动与探索中演化而来的,其发展动力源于在各种环境中意图、行动与后果之间形成的持续循环。

真正智能的机器必须从“文字”转向“世界”,获得感知、预判和即兴应变的能力。据 General Intuition 称,它们需要培养对现实的普遍直觉。

该公司解释称,其模型通过涵盖无数环境的、带有动作标签的独特视频数据集进行学习。据其表示,这种多样性造就了能力非凡的代理系统。

自2015年成立以来,General Intuition一直致力于开发用于决定采取何种行动的“行动模型”,以及用于预测这些行动结果的“世界模型”。

该公司计划利用这笔资金扩充计算能力,并专注于其下一代模型的预训练工作。据 TechCrunch 报道,General Intuition 还计划在今年夏天让其 API 更广泛地向公众开放。

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