Des anciens chercheurs d'Anthropic lancent la startup d'IA Mirendil pour révolutionner la recherche scientifique
⚡ Résumé en français par Brief IA
• Mirendil, une startup d'IA, a été fondée par d'anciens chercheurs d'Anthropic pour se concentrer sur la recherche scientifique en biologie et en science des matériaux. • La startup vise une valorisation de 1 milliard de dollars. • Ce lancement intervient dans un contexte où l'IA est de plus en plus intégrée dans la recherche scientifique, augmentant ainsi la compétitivité dans ce secteur. 💡 Pourquoi c'est important : Mirendil pourrait transformer la manière dont la recherche scientifique est menée, en rendant les processus plus efficaces et innovants.
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Des anciens chercheurs d'Anthropic lancent la startup d'IA Mirendil pour révolutionner la recherche scientifique
Mirendil, une nouvelle startup, émerge des rangs d'Anthropic avec l'ambition d'utiliser l'IA pour faire avancer la recherche dans des domaines tels que la biologie et la science des matériaux. Les fondateurs, Behnam Neyshabur (PDG) et Harsh Mehta (CTO), ont quitté Anthropic en décembre et sont actuellement en négociation pour une levée de fonds de 175 millions de dollars à une valorisation de 1 milliard de dollars, selon The Information. Andreessen Horowitz et Kleiner Perkins seraient co-leaders de ce tour de financement, bien que les termes n'aient pas encore été finalisés.
Neyshabur a dirigé une équipe de raisonnement scientifique en IA chez Anthropic et a précédemment passé plus de cinq ans chez Google DeepMind. Mehta a occupé le poste de Senior Research Scientist chez Anthropic. L'équipe fondatrice comprend également Shayan Salehian (anciennement chez xAI) et Tara Rezaei (anciennement stagiaire chez OpenAI).
Mirendil rejoint une vague croissante de ce que l'on appelle les neo-labs : des startups d'IA spécialisées fondées par des chercheurs ayant quitté de grandes entreprises d'IA. Ces startups se concentrent sur des domaines spécifiques tels que la productivité de bureau ou tentent de trouver des approches de développement de l'IA fondamentalement nouvelles qui répondent aux faiblesses des systèmes actuels, par exemple à travers l'apprentissage continu.
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