Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-26Terakhir diperbarui pada 2026-06-26

Abstrak

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedi...

Dikutip dari 36Kr, perusahaan model dunia FaceMind baru-baru ini menyelesaikan putaran pendanaan Pre-A senilai puluhan juta yuan. Investor utamanya adalah Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya.

Diketahui, putaran pendanaan baru FaceMind sedang dalam proses, dengan penasihat keuangan seperti Shendu Capital bertindak sebagai FA. Saat ini, beberapa lembaga investasi telah menyatakan minat untuk berinvestasi.

Ini adalah perusahaan AI yang masih muda. Pimpinannya adalah Lu Hongyuan, kelahiran 1995-an, yang mendirikan FaceMind saat masih berkuliah. Dalam dua tahun terakhir, perusahaan beralih dari pengembangan model multimodal sisi perangkat, perlahan beralih ke model dunia yang lebih mendasar.

Saat AI memasuki layar, perangkat lunak, dan robot, memahami dunia sedang menjadi misi berikutnya.

Dipimpin oleh Doktor Kelahiran 95-an

Tim Model Dunia Mulai Muncul

Kisah FaceMind dimulai dari Lu Hongyuan.

Pendiri kelahiran 1995-an ini menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan meraih gelar doktor dari Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei, dengan fokus penelitian jangka panjang pada pemrosesan bahasa alami dan mekanisme dasar model besar. Selama masa doktoralnya, ia menghasilkan 14 makalah sebagai penulis pertama/penulis korespondensi di konferensi terkemuka, dengan beberapa makalah menjadi acuan utama di bidangnya.

Pada tahun 2023, FaceMind didirikan, awalnya menargetkan pengembangan dan penerapan model multimodal sisi perangkat.

Yang menarik perhatian publik adalah diskusi sebelumnya tentang "Ma Jiaqi Membuat Model Besar Tergelincir". Saat itu, ada model besar yang dapat menyebutkan riwayat terkait Ma Jiaqi dengan akurat, tetapi tidak dapat secara konsisten menghasilkan tiga kata "Ma Jiaqi". Sebuah nama biasa secara tidak sengaja mengungkap masalah mendasar dalam pemrosesan bahasa oleh model besar: sebelum teks masuk ke model, terlebih dahulu dipotong menjadi token; ketika model menghadapi kata frekuensi rendah, nama asing, atau kata bahasa minoritas, pemahaman dan generasi bisa menjadi tidak stabil.

Tim Lu Hongyuan lebih awal memperhatikan masalah ini. Pada tahun 2025, mereka menerbitkan makalah terkait SLoW, membahas bagaimana kata frekuensi rendah memengaruhi kinerja penerjemahan model besar; pada tahun 2026, hasil makalah mereka Adam’s Law lebih lanjut mendorong masalah ke tingkat kalimat — makna yang sama, semakin tinggi frekuensi dan semakin umum ekspresinya, semakin mudah diproses dan dipelajari oleh model.

Yang lebih mengejutkan, teknologi terkait makalah ini diadopsi oleh Anthropic, dan dipuji serta dibagikan oleh seorang investor Anthropic di platform X. Penilaian seorang peneliti muda kelahiran 1995-an dari Tiongkok tentang hukum dasar model besar, dengan demikian, dilihat oleh lebih banyak orang.

Mengikuti garis ini, FaceMind mulai memindahkan fokus ke model dunia.

Secara sederhana, model bahasa besar mahir memprediksi teks berikutnya, sedangkan model dunia harus memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya dalam suatu lingkungan. Dalam konteks layar, GUI Agent (Agen Antarmuka Pengguna Grafis) harus memahami halaman web, dokumen, tombol, dan niat pengguna; dalam bidang robotika, itu berarti memahami ruang, gerakan, dan hasil tugas.

Sistem model dunia yang dikembangkan sendiri oleh FaceMind, tepatnya dikembangkan seputar arah ini. Perusahaan berupaya meningkatkan stabilitas model dalam prediksi jangka panjang, pemahaman layar, dan tugas-tugas fisik melalui arsitektur model yang efisien dalam parameter dan iterasi berulang.

DieDieShe (mungkin nama produk atau platform) adalah tempat verifikasi awal kemampuan ini. Secara sekilas, ini adalah produk komentar AI yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten halaman web, dokumen, video, atau permainan yang sedang dilihat pengguna. Lebih mendalam, untuk menyelesaikan tugas, GUI Agent harus memahami layar, struktur halaman, menentukan posisi tombol, dan memprediksi hasil setelah klik. Setiap kali halaman berpindah, masukan umpan balik, dan penyelesaian tugas, semuanya membentuk data model dunia yang sangat padat.

Ini juga peluang yang ingin diraih FaceMind: model dunia sedang menjadi pintu masuk dasar AI yang baru.

Xinglian Capital dan 360 Melangkah

Medan Pertempuran Terpanas untuk Kecerdasan Fisik

Pendanaan terbaru mulai terungkap.

Baru-baru ini, FaceMind mengumumkan telah menyelesaikan pendanaan putaran Pre-A senilai puluhan juta yuan. Pendanaan ini tidak hanya melibatkan investor baru Xinglian Capital, tetapi juga menerima investasi tambahan yang melebihi jumlah sebelumnya dari investor lama 360.

Xiang Qiqi, mantan kepala investasi Grup 360, mengatakan "Dr. Lu adalah salah satu peneliti AI muda terbaik yang pernah saya temui."

Menurutnya, fokus Lu Hongyuan bukan pada optimasi lokal, melainkan pada prinsip dasar dan inovasi arsitektur model. Saat industri masih mendiskusikan konsep model dunia, FaceMind sudah melatih model dunia dari nol, dan mencapai hasil tingkat SOTA di berbagai benchmark industri. Setelah itu, Adam's Law mendapat perhatian dan verifikasi dari produsen model terkemuka di luar negeri, Anthropic. Arsitektur Loop yang terbaru diusulkan tim lebih lanjut mengeksplorasi masalah pelatihan jangka panjang model dunia.

"Kecepatan iterasi luar biasa. Sebelum setiap komunikasi, saya akan melihat laporan teknis dan makalah terbaru yang mereka rilis," kata Xiang Qiqi dengan perasaan, benar-benar merasakan apa artinya "satu investasi, belajar seumur hidup".

Mitra Xinglian Capital, Li Wenjue, mengatakan bahwa ciri paling menonjol tim FaceMind adalah kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan implementasi teknik yang kompleks. Anggota inti tim telah lama mendalami teknologi dasar kecerdasan buatan, tidak hanya mampu membentuk penilaian independen terhadap arah terdepan, tetapi juga cepat memvalidasi hasil penelitian dalam skenario nyata.

"Kami optimis terhadap tim dengan kepadatan talenta tinggi, penilaian teknologi yang visioner, dan kemampuan eksekusi yang kuat." Menurutnya, Lu Hongyuan memiliki kombinasi rasa ingin tahu peneliti muda dan kemampuan bertindak seorang pengusaha, mampu memimpin tim untuk terus menghadapi masalah dengan tingkat kesulitan tinggi, dan mengubah penilaian teknologi menjadi arah pengembangan yang jelas. Sifat pendiri dan kohesi tim ini adalah alasan penting Xinglian Capital memutuskan untuk berinvestasi.

Dalam setahun terakhir, model dunia menjadi kata kunci baru di industri AI. Di tengah keramaian, perbedaan pendapat juga muncul: kompetisi tahap berikutnya, apakah akan terus bergantung pada data dan parameter yang lebih besar, atau melalui arsitektur baru untuk meningkatkan efisiensi pemanfaatan data terbatas oleh model?

FaceMind memilih yang terakhir.

Menurut penjelasan, karakteristik inti model yang dikembangkan sendiri perusahaan ini adalah iterasi berulang dan efisiensi parameter. Secara sederhana, model ini berusaha membuat model, dalam skala parameter yang sama, memperoleh kemampuan prediksi jangka panjang dan deduksi lingkungan yang lebih kuat. Perusahaan mengungkapkan bahwa kinerja model skala 1B mereka telah setara dengan model kuat sejenis internasional, dengan peningkatan efisiensi parameter.

Saat ini, FaceMind telah mulai memvalidasi kemampuan model ini dalam beberapa skenario. Data menunjukkan bahwa kemampuan model dunia mereka telah divalidasi dalam lingkungan fisik simulasi, lingkungan GUI Agent, dan lingkungan lengan robot fisik. Untuk hilir, perusahaan berencana menyediakan kemampuan lengkap, mulai dari validasi skenario, pelatihan model, penyebaran arsitektur, hingga layanan inferensi dan optimasi berkelanjutan, untuk mitra seperti produsen robot, platform konten, produsen chip, dan penyedia layanan cloud.

Menurut Lu Hongyuan, peluang model dunia akan terbuka seiring dengan GUI Agent dan kecerdasan fisik. Saat itu, model akan bersaing dalam hal kemampuan memahami tugas, memprediksi perubahan, dan menyelesaikan tindakan dengan stabil. Setelah pendanaan selesai, FaceMind akan terus berinvestasi dalam pengembangan model dunia dan validasi multi-skenario.

Sebuah perusahaan muda, sedang berusaha masuk ke meja permainan infrastruktur AI generasi berikutnya.

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "投资界AI", penulis: Wang Lu

Pertanyaan Terkait

QSiapa pendiri FaceMind dan apa latar belakang akademiknya?

APendiri FaceMind adalah Lu Hongyuan (Lu Hong Yuan). Ia adalah seorang doktor kelahiran tahun 1995. Ia menyelesaikan gelar S1 dan S2 di Imperial College London, dan gelar doktor di Laboratorium Pemrosesan Bahasa Alami Universitas Cina Hong Kong, di bawah bimbingan Profesor Lin Wei.

QInvestor apa saja yang berpartisipasi dalam pendanaan Pre-A round FaceMind?

ADalam pendanaan Pre-A round ini, FaceMind mendapat investasi dari Xinglian Capital sebagai investor baru, serta investasi tambahan (over-subscribed) dari investor lama yaitu 360.

QApa yang dimaksud dengan 'model dunia' (world model) menurut artikel ini?

AMenurut artikel, model dunia bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya di sebuah lingkungan. Jika model bahasa besar (LLM) pandai memprediksi kata atau teks berikutnya, model dunia perlu memahami dan memprediksi urutan peristiwa, seperti di antarmuka pengguna grafis (GUI Agent) yang memahami halaman web, tombol, dan intensi pengguna, atau dalam robot yang memahami ruang, tindakan, dan hasil tugas.

QProduk apa yang digunakan FaceMind sebagai 'lapangan uji awal' untuk kemampuan model dunianya?

AProduk awal yang digunakan sebagai lapangan uji adalah 'Diedie Club' (DieDie She), sebuah produk komentar AI langsung (AI弹幕) yang dapat menghasilkan komentar interaktif secara real-time berdasarkan konten yang sedang dilihat pengguna, seperti halaman web, dokumen, video, atau game.

QMenurut artikel, apa keunggulan utama tim FaceMind yang disebutkan oleh investor?

AInvestor menyoroti bahwa tim FaceMind memiliki kombinasi kemampuan penelitian yang solid dan kemampuan rekayasa teknis yang kuat untuk menerapkan teknologi dalam skenario nyata. Pendiri Lu Hongyuan dipuji karena fokusnya pada inovasi arsitektur dan prinsip dasar model, bukan hanya optimasi lokal, serta memiliki kecepatan iterasi yang mengesankan dalam penelitian dan pengembangan.

Bacaan Terkait

Dialog dengan Pendiri Bersama Hyperdash: Mengapa Hyperliquid Masih Sangat Dinilai Rendah?

Sumber: "The Rollup" | Disusun oleh: Felix, PANews Hanson Birringer, salah satu pendiri dan Chief Revenue Officer Hyperdash (platform analisis data perdagangan berbasis Hyperliquid), baru-baru ini menjadi tamu dalam podcast "The Rollup." Ia menjelaskan bagaimana Hyperliquid membangun lapisan likuiditas yang efisien dan terdesentralisasi dengan menggabungkan tiga tren utama: kontrak berjangka (perpetuals), Aset Dunia Nyata (RWA), dan stablecoin. Wawancara juga menyentuh produk ETF terkait yang diluncurkan Grayscale, yang dianggap sebagai saluran compliant bagi investor institusional untuk memasuki ekosistem ini. Mekanisme penangkapan nilai protokol melalui pembelian kembali token (buyback) juga mendapat optimisme tinggi. **Logika Investasi & Tren Utama:** Hanson menekankan bahwa Hyperliquid adalah perwujudan murni dari tiga "super-tren" kripto: **Perpetuals** (dengan Hypercore sebagai DEX terdepan), **RWA** (melalui kontrak berjangka HIP-3), dan **Stablecoin** (dengan USDC sebagai aset utama). Integrasi ini menciptakan efek gabungan yang kuat. Adopsi USDC sangat strategis, karena 90% dari pendapatan bunga yang dihasilkan dari stablecoin (~$10 miliar) di ekosistem akan dialokasikan ke dana cadangan untuk membeli kembali token HYPE secara terprogram, menciptakan tekanan beli tambahan yang masif selain dari biaya perdagangan. **Tantangan Regulasi & Solusi:** Tantangan regulasi di front-end tradisional (seperti Robinhood) diakui. Namun, Hyperliquid aktif berupaya melalui pusat kebijakannya, bermitra dengan dompet seperti Phantom untuk melobi regulator AS (CFTC) guna mendapatkan kejelasan status bagi venue perdagangan terdesentralisasi, sehingga memungkinkan routing order langsung dari broker tradisional. **Pertumbuhan Pendapatan & ETF:** Dengan volume pasar tradisional yang sangat besar, Hanson memperkirakan potensi pertumbuhan pendapatan Hyperliquid sangat signifikan jika dapat menangkap sebagian kecil dari volume perdagangan global RWA. Untuk menarik modal institusional, Hyper Holdings Global (SPV) dibentuk untuk mendanai ETF Grayscale Hyperliquid, memberikan jalur investasi yang mudah dan compliant bagi investor tradisional. **Akuisisi & Masa Depan:** Akuisisi Hyperdash terhadap Imperator memungkinkan mereka menjadi validator node, meningkatkan kecepatan dan kualitas data untuk trader ritel sekaligus menawarkan paket data kelas enterprise kepada firma manajemen aset tradisional. **Prospek:** Hanson sangat optimis. Aliran masuk stablecoin dan on-ramp fiat yang mudah dapat membuka akses likuiditas global bagi miliaran orang. Ia sulit menemukan skenario bearish, kecuali jika tren inklusi keuangan digital global terbalik.

marsbit1j yang lalu

Dialog dengan Pendiri Bersama Hyperdash: Mengapa Hyperliquid Masih Sangat Dinilai Rendah?

marsbit1j yang lalu

DeepSeek V4 "Versi Full Blood" Terbongkar, Kemungkinan Rilis Besok

DeepSeek V4 "versi penuh" diprediksi akan dirilis segera, kemungkinan mulai besok. Setelah menunggu hampir tiga bulan, versi resmi DeepSeek V4 akhirnya akan diluncurkan. Beberapa pengguna telah mendapatkan akses uji coba awal. Terdapat dua versi: DeepSeek V4 Flash dan DeepSeek V4 Pro. Untuk mengecek apakah sudah mendapat akses V4, sebuah "rumus" informal menyarankan untuk melihat kata ganti pertama dalam rantai pemikiran (CoT) model. Jika dimulai dengan "I'm" atau "I'll", kemungkinan Anda sudah menggunakan V4 GA. Menurut pengalaman pengembang awal, kinerja V4 mendekati level Opus 4.8, dengan kemampuan coding yang sebanding GPT-5.6 Sol. Kemampuan Agent meningkat signifikan, dan generasi 3D serta SVG menjadi jauh lebih baik. Meski mungkin tidak mengungguli Kimi K3 terbaru, harganya diprediksi jauh lebih rendah. Beberapa demo telah beredar, seperti game 3D, simulasi HTML campuran *Minecraft* dan *No Man's Sky*, serta game "Potong Tali", yang semuanya dihasilkan oleh V4. DeepSeek juga akan memperkenalkan sistem tarif "peak-off peak" untuk API-nya. DeepSeek-V4-Pro akan dikenakan biaya $0,87 per juta token output (normal) dan $1,74 (jam sibuk), sedangkan V4 Flash hanya $0,28 (normal) dan $0,56 (jam sibuk). Meski ini kali pertama DeepSeek menerapkan harga variatif, tarifnya tetap sangat kompetitif dibandingkan pesaing seperti Fable 5 yang berharga $50 per juta token. Intinya, V4 mungkin bukan model terkuat secara absolut, namun strategi DeepSeek tetap sama: menawarkan kemampuan setara Opus dengan harga yang jauh lebih terjangkau, mempertahankan gelar "penjagal harga" di industri AI.

marsbit1j yang lalu

DeepSeek V4 "Versi Full Blood" Terbongkar, Kemungkinan Rilis Besok

marsbit1j yang lalu

Observasi Mingguan WEEX Labs: 'Restrukturisasi Kekuasaan' Infrastruktur AI dan 'Gerakan Menyelam Dalam' Ekonomi Riil

**Observasi Mingguan WEEX Labs: Rekonfigurasi Kekuasaan Infrastruktur AI dan Gerakan Penetrasi Ekonomi Riil** Pertengahan Juli 2026 menandai titik balik dalam industri AI global: **hak alokasi daya komputasi bergeser dari "raksasa cloud" ke "pemilik daya komputasi",** sementara nilai inti AI beralih dari kompetisi parameter ke **penetrasi mendalam ke industri riil.** **1. Guncangan Peta Daya Komputasi: Meta Masuk Pasar Cloud** Meta berencana meluncurkan layanan cloud "MetaCompute," menantang penyedia cloud tradisional seperti AWS dan Azure. Langkah ini menyatukan "daya komputasi + model + data" dalam layanan satu atap, mempersempit ruang penyewa daya komputasi kecil-menengah. Pilihan platform cloud kini juga akan dinilai dari ekosistem model besar yang mendasarinya. **2. Aksi "Penerobosan" Model Domestik: Tekanan Ekstrem Sumber Terbuka & Biaya** Model dasar China seperti DeepSeek-V4 dan Hy-3 dirilis secara intensif dan open-source, menandai fase "utilitas publik". Inti kompetisi kini terletak pada **rasio harga-kinerja ekstrem** dan **tingkat adaptasi skenario.** Penurunan harga memungkinkan perusahaan fokus pada penyebaran privat dan adaptasi mendalam dengan bisnis. **3. Kecerdasan Berwujud: Dari Video Menakjubkan ke Medan Pabrik** Didorong kebijakan, robot humanoid memasuki fase "pelatihan skenario nyata" di gudang logistik dan lini perakitan manufaktur. Fokus modal beralih dari kemampuan pertunjukan ke **stabilitas data simulasi industri** dan kemampuan menyelesaikan tagihan jam kerja nyata di pabrik. **4. Tata Kelola Global: Dari Debat ke Pedoman Operasional** Konsensus "AI Berdaulat" di WAIC dan ITU menjadi kerangka praktis. AI perlu dirancang dengan arsitektur dasar yang **dapat diaudit, diatur, dan ramah kedaulatan data** sejak awal. **Wawasan Mendalam WEEX Labs:** Kemakmuran AI mulai meresap ke dalam jaringan manufaktur global. Saran strategis: 1. **Adopsi "Privatisasi Sumber Terbuka":** Manfaatkan model open-source untuk membangun basis pengetahuan perusahaan di lingkungan privat. 2. **Waspadai "Penguncian Daya Komputasi":** Pertahankan keragaman penyedia cloud untuk menghindari kehilangan daya tawar. 3. **Cari Peluang di "Infrastruktur Berwujud":** Peluang mungkin ada di perangkat lunak simulasi industri, pengumpulan data, atau penyedia solusi adaptasi daya komputasi AI untuk pabrik.

marsbit1j yang lalu

Observasi Mingguan WEEX Labs: 'Restrukturisasi Kekuasaan' Infrastruktur AI dan 'Gerakan Menyelam Dalam' Ekonomi Riil

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片