公司AI实验室技术突破 - AI实验室宣布一项专注于效率的新型大语言模型微调方法，显示出相比传统方法显著降低训练成本的前景[1] - 该研究首次成功使用进化策略对拥有数十亿参数的大语言模型进行微调，标志着超越传统强化学习方法的一种变革性新方法[3] - 基于进化策略的微调方法通过简化超参数调整和提高鲁棒性，在模型可靠性、适应性和效率方面实现重大飞跃[4] - 自首次发布进化策略微调代码以来，通过使用更快的vLLM推理引擎重构基础设施，代码库已实现10倍的加速[4] 进化策略微调方法的优势 - 该方法不仅比强化学习使用更少的训练数据，还使过程更加准确，提高了AI可产生的工作质量[3] - 使用进化策略能够克服基于强化学习的微调方法的主要局限性，该框架相比最先进的强化学习技术展现出改进的性能，提供了更好的可扩展性、效率和稳定性[4] - 该方法的最终结果有望在提高特定任务的大语言模型训练有效性的同时，显著减少所需的训练数据和相关成本[3] 新获专利与知识产权 - 实验室因AI创新继续获得认可，新获两项美国专利，推进AI决策和数据增强技术，使其美国专利总数达到61项[1][5] - 美国专利第12,424,335号涵盖基于AI的流行病学建模优化决策系统和方法，旨在通过实施现实世界约束来提高预测准确性[6] - 美国专利第12,406,188号描述了进化数据增强和选择的系统与方法，利用基于群体的搜索自动发现和选择最佳数据增强操作，旨在提高模型鲁棒性和性能[6] 实验室领导力与合作 - 实验室由AI先驱Babak Hodjat和Risto Miikkulainen领导，与机构、学术界和技术合作伙伴合作，负责任地开发突破性AI解决方案[9] - 实验室在全球拥有超过120项专利申请（包括已授权和待审申请），擅长将科学创新与商业应用相结合[9] - 实验室的使命是通过决策AI最大化人类潜力，该平台被财富500强公司和非营利组织用于发现超越目标的新方法[8]

专利与技术成果 - 公司在2025年上半年获得两项美国专利，使AI实验室的美国专利总数达到59项，另有23项专利待批[1][3] - 两项新专利分别涉及多目标协同进化的深度神经网络架构优化方法和基于泰勒级数展开的损失函数优化方法，可提升模型性能和训练效率[8] - 公司AI实验室已累计拥有120项全球专利(包括已授权和待批)[10] 学术荣誉与开源贡献 - 公司在GECCO 2025会议上获得"人类竞争力结果"金奖，表彰其RHEA(通过AI实现人类专业知识)研究成果[1][6] - RHEA技术通过进化AI整合数百个人类专家团队生成的模型，在疫情政策建议方面超越人类专家表现[6] - 公司开源了Neuro AI多智能体加速器平台，帮助企业加速AI代理开发和应用，实现业务流程转型[5] 技术领导力与团队 - AI实验室由Babak Hodjat(CTO)和Risto Miikkulainen(UT Austin教授)领导，拥有包括Jason Liang、Elliot Meyerson等在内的顶尖研究团队[3][4][10] - 实验室专注于决策AI领域，结合生成式AI、多智能体架构、深度学习和进化AI开发复杂决策系统[9] - 实验室与学术机构和技术合作伙伴合作开发突破性AI解决方案，注重科学创新与商业应用的结合[10] 商业应用与影响 - Neuro AI平台已被财富500强企业和非营利组织采用，用于优化决策制定并实现收入增长[9] - 公司技术应用场景涵盖医疗图像分类、自然语言处理、实时决策和个性化客户体验等领域[5][8] - 公司致力于通过AI技术改善日常生活，重点关注商业应用和AI向善领域[10]