TechCrunch · AI · 2 ч назад

XDOF, которому осталось всего три месяца до начала стелса, ведет переговоры о серии B с оценкой в ​​1,2 миллиарда долларов.

Раунд обсуждается всего через несколько месяцев после того, как стартап по обработке данных о роботах вышел из режима скрытности.

Источник TechCrunch
Опубликовано 2 ч назад
Оригинальный заголовок XDOF, just three months out of stealth, is in talks for a Series B at a $1.2B valuation
Важность 4/5
Почему это может быть интересно Важно для понимания, куда реально двигаются модели, агенты и продуктовые AI-инструменты.
← Назад к ленте Открыть оригинал
#ai#startups#tech

Подробности

Менее чем через три месяца после выхода из скрытности, XDOF, стартап, который собирает реальные данные телеоперации для обучения роботов общего назначения, находится на поздней стадии переговоров о привлечении серии B с оценкой около $1,2 миллиарда под руководством 8VC, сообщили несколько человек, знакомых с сделкой.

XDOF был основан исследователями Калифорнийского университета в Беркли Филиппом Ву (генеральный директор) и Фредом Шенту (технический директор) в 2024 году. TechCrunch сообщил о серии A стартапа стоимостью 70 миллионов долларов в июне с участием Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. XDOF не планировал снова повышать ставку так скоро после этого раунда. Но быстрый рост компании (с годовой выручкой, приближающейся к $50 млн) побудил венчурных капиталистов начать новый раунд, говорят источники.

TechCrunch не смог узнать общий объем привлеченного капитала и включает ли оценка новое финансирование. Условия сделки не являются окончательными и могут еще измениться.

Целью стартапа является создание конвейеров данных, инструментов сбора и систем аннотаций, которые передовые лаборатории искусственного интеллекта и робототехнические компании не могут легко создать сами, по сути выступая в качестве аутсорсинговой цепочки поставок данных для индустрии робототехники.

Будучи аспирантом, Ву изучал, как роботы обучаются на больших наборах данных. Одним из больших препятствий для его исследований было отсутствие «крупномасштабных данных для работы», рассказал он TechCrunch в июне.