Cartesia는 자사의 AI가 거의 모든 곳에서 실행될 만큼 효율적이라고 주장합니다.
- AI 개발 및 운영 비용 증가 추세
- Cartesia, 효율적인 AI 모델 구축 목표
- Cartesia의 공동 창업자인 Karan Goel, 새로운 모델 아키텍처 '상태 공간 모델(SSMs)' 개발
- SSMs는 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 고효율 모델
- Stanford AI 연구실 출신의 Goel과 다른 공동 창업자들, 연구 상업화를 위해 Cartesia 설립
- Cartesia, Mamba와 같은 SSM 파생모델 구축에 주력
- SSMs는 트랜스포머 모델보다 효율적으로 데이터 처리
- Cartesia의 Sonic 프로젝트, 음성 복제 및 생성 가능
- Cartesia의 제품 신속 출시, 일부 윤리적 문제 발생
- 고객 데이터 사용 논란, 음성 복제 시스템의 제한 부족
- Cartesia, 고객의 데이터 훈련 참여에 대한 옵션 제공
- Cartesia의 Sonic API, 게임 및 음성 더빙 등 다양한 응용 분야에서 사용
- Cartesia, 모바일 장치 실시간 번역을 위한 Sonic On-Device 버전 출시
- Cartesia, $22 million 펀딩 라운드 완료, 총 $27 million 조달
- Cartesia 기술, 고객 서비스, 마케팅, 로봇학 등 다양한 분야 적용 가능성
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