General Intuition Inc. ने 29 सितंबर, 2026 को $220 मिलियन की फंडिंग की घोषणा की। इस दौर में Valor Equity Partners, Atreides, Seven Seven Six, Point72, Khosla Ventures और General Catalyst ने निवेश किया। इस फंडिंग के बाद कंपनी का मूल्यांकन $6.2 अरब हुआ है।
इस रकम का इस्तेमाल AI शोधकर्ताओं की टीम बढ़ाने और कंपनी के नए एल्गोरिदम MIRA को रिसर्च डेमो से व्यावसायिक इस्तेमाल की ओर ले जाने में किया जाएगा। MIRA एक “वर्ल्ड मॉडल” है, जो अन्य AI सिस्टम—खासकर रोबोट—को प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम वीडियो फुटेज बना सकता है।
MIRA को अलग क्या बनाता है?
वीडियो बनाने वाले ज्यादातर AI गुणवत्ता बिगड़ने से पहले सिर्फ छोटे क्लिप बना सकते हैं। MIRA का दावा है कि यह भटके बिना अनिश्चितकाल तक चल सकता है और तेज़ी से चलने वाली चीज़ों के लंबे, निर्बाध सिमुलेशन बना सकता है।
यह एक Nvidia B200 ग्राफिक्स कार्ड पर 720 × 576 पिक्सल रिज़ॉल्यूशन में 20 फ्रेम प्रति सेकंड की गति से वीडियो बनाता है। इसकी दक्षता का कारण latent diffusion है—एक ऐसी तकनीक जो कच्चे वीडियो फ्रेम के बजाय संपीड़ित “latent space” में काम करती है—और इसका अपेक्षाकृत छोटा आकार: 5.6 अरब पैरामीटर। यह सुर्खियों में रहने वाले खरबों पैरामीटर वाले मॉडलों से कहीं कम है।
इसका आप पर क्या असर हो सकता है?
अगर आप रोबोटिक्स, सिमुलेशन या वीडियो गेम डेवलपमेंट के क्षेत्र में काम करते हैं, तो MIRA सस्ता और असीमित प्रशिक्षण डेटा दे सकता है। इससे वास्तविक दुनिया के फुटेज शूट करने में लगने वाला समय कम हो सकता है।
आम यूज़रों के लिए, आगे चलकर यह तकनीक अधिक वास्तविक लगने वाले वर्चुअल माहौल, बेहतर गेम AI या ऐसे सुरक्षित रोबोट मुहैया करा सकती है, जिन्होंने किसी भौतिक वस्तु को छूने से पहले सिम्युलेटेड दुनिया में अनगिनत स्थितियों का अभ्यास किया हो।
यह क्यों मायने रखता है
इस फंडिंग से General Intuition अपने डेमो को रोबोट डेवलपरों और सिम्युलेटर के लिए उपयोगी टूल में बदल सकेगी। इससे वास्तविक दुनिया के कामों के लिए AI को प्रशिक्षित करने की लागत घट सकती है। उपभोक्ताओं के लिए यह तकनीक बेहतर वर्चुअल अनुभव और अधिक सुरक्षित, बेहतर प्रशिक्षित मशीनों का रास्ता खोल सकती है।
