把OpenAI“断掉的大腿”给转回

“1”试运行各不相同，Rain.ai笔记本电脑通过随机的memristor（惠普实验室将近10年从前建筑设计）3D串列，作为戏仿大脑大脑通往的“人工突触”。Rain.ai总计同始创Gordon Wilson解释，这让管控层和记忆层在同一个地方进行时，能更是快、更是低碳地试运行计算机种系统线性。

“我们在全堆花钱出原则性建筑设计议程，降低大脑网络与其在笔记本电脑当中的实践相互间的抽象类接口悬殊。”Rain.ai在官网法则当中提供了变革性的试探性建筑设计应付方案。

掀开创大写字母缓存量化（D-IMC）范例，小型化AI管控、信息存储设备、信息同方向移动。其虚拟机可拓展至投入市场，并拥护专业训练和侦探。当与Rain.ai专有量化线性相辅相成适用时，CERN将保持FP32（单灵敏度浮点数，适可用大多数科学量化和通用量化目标）的灵敏度。另外，Rain.ai整合了D-IMC和RISC-V的专有互联网络，任何转换者都能更高效、民主自由地原先编程。

据档案资料，其初始笔记本电脑虚拟化是基于于百度、三星和其他海洋生物科技Corporation拥护的习惯的 RISC-V掀开源虚拟化，可用避掀开信息当中心的楔形设备，如笔记型电脑、无人机、轿车和机器人等。

“不仅仅是笔记本电脑，他们还不想遏制生态种系统，他们不想有器件访问权限、自己的线性和自己的专业训练侦探与微调过程”，一位JaScript指出。Rain.ai掀开发团队准备为大写字母缓存量化块和转换种系统堆提供IP许可证但他却，专为稍低延误和更低运输成本设备端的AI增益订制，仅限于头显、人机手表、人机轿车、人机手柄等，适可用订制SoC的IP原是已该Corporation。

不仅如此，Rain.ai相辅相成转换种系统建筑设计微调线性（如LORA），以有利于更高效实时专业训练，能在实际侦察环境当中将AI准确性提更高至少10%。

归根结底，Rain.ai设法打造出具备三维缓存的AI加速笔记本电脑，但虚拟化全然各不相同，并也有自己的“CUDA”以之前在转换种系统当中无缝试运行，而且不像原是有经济体制那样耗电。官网推测，这类笔记本电脑紧接著上架。

2年后发货

Rain.ai在求职信息当中写道：我们再一能够将ChatGPT形状的建模抽出面有缩三维状的笔记本电脑当中。

Rain.ai的目标和从前CEO为副始创Gordon Wilson的迫切一脉相承，“原是下，Rain.ai可能是世上上最怂恿的AI笔记本电脑Corporation。”

Rain.ai从前CEO为副始创Gordon Wilson 图源Rain.ai官网

Gordon出生于一个热爱漫画书的企业家大家庭，日常众多天马行空的似乎，他将童年时期对科幻的迷恋升华为初创渴求。25岁的Gordon就读于乔治亚州的大学，在那里他遇到了同校学短Jack Kendall和的大学教授Juan Claudio Nino，三其所都没有掀开Corporation的经验，但都对计算机种系统有着浓厚的兴趣。

的大学时，Gordon在的大学的DSI（多学科一个社区）任职总干事，掀开幕Python、信息挖掘等主轴的系列讲座，离线上并对其当中的计划进行时大量辅导，在此之后他注意到自己有通过大写字母化工作赚钱的能力。这期间，他也见到了大脑网络从2012年起正漫短飞速发展。

“大脑是怎么花钱好冗余的，它们适用了怎样的线性？这个难题就连Yoshua Bengio（AI各个领域顶尖医学专家，诺贝尔奖颁给）都很感兴趣”，Jack说是，在受到Alex Net启发后，他见到了原是代大脑网络的物理放宽，转而将精力集当中在了转换种系统部分。

索斯尼夫卡，Jack在乔治亚州的大学的Nino研究课题组发明了适用同轴石墨烯电极通往人工笔记本电脑大脑元的法则，这也为Rain.ai打下了基础。在这个小组，Gordon和Jack结识，通过Jack的跨学科直觉，他们发原是可以同时从大脑学、物理学、化学等视角看考古计算机种系统的潜力。

2017年6年初，二人总计同创建了 Rain Neuromorphics持续探险，由Gordon任职CEO运筹帷幄，Jack任职CTO搭建框架，Juan则任职科学顾问。2018年，为换取条线二路款项，他们作准备了Y Combinator S18，在8年初最终赢得涵盖YC、Liquid 2、Soma Capital在内的500万美元种子轮款项，除此以外的是，Scott Gray和Sam Altman之前是在此轮一回合。在此之从前，Altman还是YC的CEO。

OpenAI和Rain.ai的缘分不止于此，据Gordon访谈谈及，Rain.ai在2020年5年初时就并未在和OpenAI掀开发团队一起整合线性。OpenAI的技术掀开发人员Scott是其展出在官网上的顾问之一，此外，器件各个领域有名华裔大牛Jackson Hu、缓存量化海洋生物科技各个领域Arijit Raychowdhury也在其列。Gordon在InsightFinder的Podcast当中提到，他们与剖面研修之父Yoshua Bengio一起整合和研究课题大脑蚯蚓技术掀开发。

“迫使我们大规模侦察大脑网络的关键放宽环境因素之一就是它的转换种系统运输成本”，Gordon在Corporation试运行的早年间就见到了将英伟达GPU可用试运行大脑网络时需大量能耗和小时，“所以我们设法让我们的转换种系统更是相似有机体大脑，花钱了很多疯狂的好事，例如适用斯坦福的大学整合的石墨烯线研究课题”。

他们也非一帆风顺，在闪存之外碰壁后彻底改变了转换种系统同方向，确保安全基本层的耐用性、转换成设备的速度及转换低功耗。Jack指出：“示范显然大脑的大脑脑回二路，运用天然的矩阵反转功用，赢得更是快的下述量化。”2020年7年初，Rain.ai掀开发团队和哥伦比亚研究课题该机构Mila协力掀开展的一项研究课题确实，全然适用示范转换种系统专业训练大脑网络是可行的。

随后Rain.ai在2021年10年初上架过一款示范笔记本电脑，能以很低的低功耗运作大脑网络的专业训练和侦探。2022年11年初，Jack同德克萨斯农工的大学教授Su-in Yi独自在Nature子刊Nature Electronics上发表论文指出Rain.ai所采用的memristor串列可以切实提更高能源效率。

Rain.ai的进度可以说是是“一年一个不小更是新”。据股票文件，Rain.ai破纪录本年初（12年初）“流片”次测试，2024年10年初提供第一批产品，2025年提供娱乐业发货，但有可能因为Rain.ai这次房地产加勒比地区加大笔记本电脑该Corporation挑战，延误兑原是预付交付的誓言。

Rain.ai曾向股票指出，Corporation已与百度、甲骨文、Meta和亚马逊进行时了商议。在多轮款项筹集后，Rain.ai的设不想从一个实验室计划正逐步走向从前景广阔、市场化运可用的商用之二路。

或能给OpenAI降本增效

将近期，Gordon离任了Rain.ai的执行官继续执行官职务，改由当继续执行顾问。以外任职CorporationCEO的是此从前的执行官条线二路官William Passo，William是哈佛法学院博士，同时也是Gordon杜克的大学的知名人士，此从前是Freshfields Bruckhaus Deringer的但会计师。

William Passo 图源Rain.ai官网

William Passo在网站当中指出，英伟达的GPU是计算机种系统创一新关键“不利因素”，其垄断也给始自企业造就了难以逾越的进入门槛。

据5年初闭门但会议的就其消息，即使是OpenAI也比较严重有鉴于GPU，并延误了其许多短期计划，如微调API以外还受到GPU可用性的制将近，试运行和经营管理微调比较耗费量化资源。ChatGPT的用户也能明显感觉到GPT4相比较GPT3.5更是“懒”，这或许与算力节将近有关。

有理睬人士称，将近几年初Altman与当南欧股票讨论筹集款项创设新笔记本电脑Corporation的事宜，以试图OpenAI和其他Corporation实原是多元化。

毕竟Sam Altman自己也认为：“AI的十分困难速度可能各有不同一新笔记本电脑建筑设计和库存链。”话说是回来，OpenAI也向Rain.ai下了5100万美元交付，凸显了其希望没钱来确保安全掀开创性计算机种系统计划的笔记本电脑库存。如果Rain.ai笔记本电脑最终运可用，之前能为OpenAI、Anthropic等AICorporation提供“低运输成本，更低运输成本”的转换种系统，把OpenAI因为更高运输成本而撕开的“一条肩膀”给接上。

Jack认为，原是在大家都关心到了大建模的局限性，正是更是相似AGI的好时候。“笔记本电脑性能提更高助长人们掀开始研究课题更是更高效的虚拟化、线性。这都因一个研究课题相对于经常出原是，这个更高峰期或许五年，或许是十年。一新转换种系统也但会经常出原是，那时，我们将见到与有机体同等水平的AI。”

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