Imbue Inc.创立于2021年，前称Generally Intelligent，总部位于美国加州旧金山，Imbue 是一家独立研究实验室，致力于训练基础模型来开发人工智能代理。
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Imbue 是一家独立研究实验室，致力于训练基础模型来开发可以编码的人工智能代理。 该公司的人工智能模型经过优化，在其内部推理基准上表现良好。
当前的人工智能系统在代替用户完成甚至是简单任务的能力上非常有限。尽管我们预期这一领域的能力将在未来几年迅速增长，但在AI Agent能够以真正稳健、安全和有用的方式实现更大目标之前，仍然有很多工作要做。
Imbue 认为推理是有效AI Agent的主要障碍。稳健的推理是进行有效行动所必需的。它包括处理不确定性的能力，知道何时改变我们的方法，提出问题并收集新信息，进行场景模拟和做决策，制定和抛弃假设，以及通常处理真实世界中复杂且难以预测的性质。
Imbue 创建了专为推理定制的基础模型。这意味着充分利用非常大的语言模型所提供的强大能力，同时详细、实际地了解这些模型是如何被训练的，以及它们在哪里失败。这意味着创建专门设计用于加强良好推理模式的预训练数据，并开发在推断时花费更多计算资源以得出稳健的结论和行动的技术。
为了创建为AI代理提供稳健基础的推理模型，Imbue 采取了“全栈”方法：训练基础模型、原型实验代理和接口、构建稳健的工具和基础设施，并理解模型学习的理论基础。
- Models。Imbue 预训练了自己的非常大的（>100B）模型，优化以在内部推理基准上表现良好。Imbue 可以迅速地在从训练数据到架构和推理机制的所有事物上进行迭代。
- Agents。在公司的模型之上，Imbue 原型设计了在严肃的使用上下文中内部使用的代理（Agents）。目前，Imbue主要在研究能够编码的代理，但公司尝试各种代理，以将其模型推向一个有用的方向，目标是每天都能使用稳健、可靠的通用代理。
- Interfaces。今天的AI聊天界面是拟物的，就像最初的文字处理程序有便笺线一样。Imbue认为代理的稳健性、信任性和协作的许多核心问题都可以通过界面创新来解决。此外，能够推理世界的AI代理提供了重新考虑我们与计算机互动的方式的机会，并创造更真实地支持和使能人们的系统。
- Tools。出色的工具可以加快迭代速度。Imbue大量投资建设自己的工具，无论是用于修复类型检查和linting错误的简单代理原型，还是建立在我们的代理和模型之上的调试和可视化界面，或者像CARBS这样更复杂的系统，它使Imbue能够自动化大部分的超参数调整和网络架构搜索。
- Theory。Imbue相信，为了创建为代理提供稳健基础并在长期内保持安全的模型，必须发展深度学习的理论。Imbue的研究人员已经发表了关于自我监督学习的理论基础，以及像神经网络这样的系统的学习过程所遵循的基本法则。Imbue当前的研究重点是特征学习，以及理解大型语言模型学习过程中的核心机制。
Imbue融资百科
2021年8月，Imbue完成Y Combinator独家参与的种子轮融资。
2022年10月，Imbue完成2000万美元A轮融资，Astera Institute、Arash Ferdowsi（个人）、Drew Houston（个人）、Jonas Schneider（个人）和Tom Brown（个人）共同参与。
2023年9月，Imbue完成Astera Institute和The White House（白宫）领投的2亿美金B轮融资，NVIDIA、Kyle Vogt（个人）和Simon Last（个人）跟投。
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