Докторант-поколение 95-х посвящает себя мировой модели, компания FaceMind привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования.

marsbitОпубликовано 2026-06-26Обновлено 2026-06-26

Введение

Компания FaceMind, занимающаяся разработкой мировых моделей ИИ, привлекла десятки миллионов юаней в рамках финансирования раунда Pre-A. Основным инвестором выступил Xinglian Capital, а предыдущий инвестор 360 продолжил поддержку с увеличенным вкладом. Основатель компании — 95-ый исследователь Лу Хунъюань, доктор наук, выпускник Китайского университета Гонконга. Изначально компания занималась разработкой мультимодальных моделей для устройств, но затем сместила фокус на фундаментальные исследования мировых моделей. Мировая модель предназначена для прогнозирования изменений в окружающей среде, что критически важно для таких приложений, как GUI-агенты и воплощённый искусственный интеллект. Работа команды Лу Хунъюаня по проблемам низкочастотных слов (SLoW) и закону Адама (Adam's Law) привлекла внимание, в том числе со стороны Anthropic. FaceMind разрабатывает собственную систему мировой модели с упором на рекуррентную архитектуру и параметрическую эффективность для улучшения долгосрочного прогнозирования. Инвесторы высоко оценили глубокие исследовательские способности, техническое видение и скорость выполнения задач командой. После привлечения инвестиций компания продолжит разработку мировой модели и её валидацию в различных сценариях, включая симуляции, GUI-агентов и робототехнику, стремясь стать частью новой базовой инфраструктуры ИИ.

Как стало известно Investment Community, компания FaceMind, занимающаяся разработкой мировых моделей, недавно завершила финансирование раунда Pre-A на сумму в десятки миллионов юаней. Инвестором выступил StarConnect Capital, а старый акционер 360 увеличил свое участие сверх плана.

Сообщается, что FaceMind уже ведет подготовку к следующему раунду финансирования, где в качестве финансовых консультантов (FA) выступят Shendu Capital и другие. В настоящее время несколько инвестиционных институтов уже проявили заинтересованность в инвестициях.

Это молодая компания в сфере ИИ. Ее руководитель — Лу Хунъюань, представитель поколения 95-х, который основал FaceMind во время учебы. За последние два года компания начинала с разработки клиентских (edge-side) многомодальных моделей и постепенно перешла к более фундаментальным мировым моделям.

По мере того как ИИ проникает в экраны, программное обеспечение и роботов, понимание мира становится следующей ключевой задачей.

Команду возглавляет 95-летний докторант

Формируется команда по мировым моделям

История FaceMind началась с Лу Хунъюаня.

Основатель, родившийся после 1995 года, Лу Хунъюань получил степень бакалавра и магистра в Имперском колледже Лондона, а докторскую степень — в лаборатории обработки естественного языка (NLP) Гонконгского университета, под руководством профессора Линь Вэя. Он долгое время занимался исследованиями обработки естественного языка и фундаментальных механизмов больших моделей. Во время обучения в докторантуре он стал автором 14 статей, опубликованных на ведущих конференциях, многие из которых стали высокоцитируемыми в своей области.

FaceMind была основана в 2023 году, изначально сосредоточившись на разработке и применении клиентских (edge-side) многомодальных моделей.

Широкое внимание к ним привлекло обсуждение случая «Модель споткнулась на Ма Цзяци». В то время некоторые большие модели могли точно рассказать биографию Ма Цзяци, но не могли стабильно выводить три иероглифа его имени. Простое человеческое имя неожиданно выявило фундаментальную проблему обработки языка большими моделями: прежде чем текст попадает в модель, он разбивается на токены. Когда модель сталкивается с редкими словами, необычными именами или словами из малораспространенных языков, понимание и генерация могут стать нестабильными.

Команда Лу Хунъюаня раньше обратила внимание на эту проблему. В 2025 году они опубликовали статью по SLoW, обсуждающую влияние редких слов на качество перевода больших моделей. К 2026 году результаты их исследования, представленные в статье «Закон Адама», подняли проблему на уровень предложений — одно и то же значение легче обрабатывается и усваивается моделью, если выражено более частотными и распространенными фразами.

Еще более удивительным стало то, что эта технология была применена компанией Anthropic, а один из инвесторов Anthropic лайкнул и репостнул пост об этом в X. Так суждение молодого китайского исследователя о фундаментальных закономерностях больших моделей стало видно большему числу людей.

Продолжая движение в этом направлении, FaceMind начала смещать фокус на мировые модели.

Проще говоря, большие языковые модели хороши в предсказании следующего фрагмента текста, тогда как мировая модель должна предсказывать, что произойдет в окружающей среде дальше. Применительно к экрану, это означает, что GUI Agent (интеллектуальный агент графического интерфейса) понимает веб-страницы, документы, кнопки и намерения пользователя. В области робототехники это означает понимание пространства, действий и результатов задач.

Собственная система мировых моделей, разрабатываемая FaceMind, как раз и сосредоточена на этом направлении. Компания стремится повысить стабильность моделей в долгосрочном временном прогнозировании, понимании экрана и выполнении телесных (embodied) задач, используя циклическую итеративную, параметрически эффективную архитектуру моделей.

DieDieShe (叠叠社) стала ранней площадкой для проверки этих возможностей. На поверхности это продукт для генерации субтитров с помощью ИИ, который может в реальном времени генерировать интерактивные субтитры на основе просматриваемого пользователем контента: веб-страниц, документов, видео или игр. Если смотреть глубже, для выполнения задачи GUI Agent должен понимать экран, структуру страницы, определять расположение кнопок и предсказывать результат клика. Каждый переход на другую страницу, ввод отзывов и завершение задачи формируют высокоплотные данные для мировой модели определенного типа.

Это и есть возможность, которую хочет использовать FaceMind: мировая модель становится новым фундаментальным входом в ИИ.

Вкладывают StarConnect Capital и 360

Самый жаркий фронт воплощенного интеллекта (embodied AI)

Появились подробности последнего раунда финансирования.

Недавно FaceMind объявила о завершении раунда финансирования Pre-A на сумму в десятки миллионов юаней. В этот раунд вошел новый инвестор — StarConnect Capital, а старый акционер 360 увеличил свои инвестиции сверх изначальной доли.

Сян Цици, руководитель отдела инвестиций группы 360 до инвестирования, заявил: «Доктор Лу — один из самых выдающихся молодых исследователей ИИ, которых я встречал».

По его мнению, Лу Хунъюань фокусируется не на локальной оптимизации, а на фундаментальных принципах и архитектурных инновациях моделей. Пока отрасль обсуждала концепцию мировой модели, FaceMind уже с нуля обучала мировые модели и достигла результатов уровня SOTA в отрасли по нескольким бенчмаркам. Впоследствии «Закон Адама» привлек внимание и был проверен зарубежным лидером в разработке моделей — Anthropic, а новая циклическая архитектура Loop, предложенная командой, дальше исследует проблему долгосрочного временного обучения мировых моделей.

«Скорость итераций поразительна. Перед каждой встречей я сначала читаю их последние опубликованные статьи и технические отчеты», — с восхищением заметил Сян Цици, признавшись, что действительно почувствовал, что значит «одна инвестиция — обучение на всю жизнь».

Партнер StarConnect Capital Ли Вэньцзюэ отметила, что самой выдающейся особенностью команды FaceMind является сочетание прочных исследовательских способностей и способностей к реализации сложных инженерных проектов. Ключевые члены команды давно и глубоко занимаются фундаментальными технологиями ИИ, они способны не только формировать независимые суждения о перспективных направлениях, но и быстро проверять результаты исследований в реальных сценариях.

«Мы видим команду с высокой концентрацией талантов, перспективным техническим видением и сильными исполнительскими способностями», — сказала она. По ее мнению, Лу Хунъюань сочетает в себе исследовательский дух молодого ученого и деловую хватку предпринимателя, способного вести команду к постоянному решению сложных задач и превращать техническое видение в четкие направления исследований. Именно эти качества основателя и сплоченность команды стали важными причинами решения StarConnect Capital об инвестициях.

За последний год мировая модель стала новым ключевым словом в индустрии ИИ. На фоне ажиотажа появились и разногласия: будет ли следующая стадия конкуренции по-прежнему зависеть от больших данных и параметров, или же новые архитектуры повысят эффективность использования моделями ограниченных данных?

FaceMind выбрала второй путь.

По данным компании, ключевой особенностью ее собственных моделей являются циклическая итеративность и параметрическая эффективность. Проще говоря, она пытается добиться того, чтобы модель при том же масштабе параметров обладала более сильными способностями к долгосрочному временному прогнозированию и моделированию среды. Компания сообщает, что производительность ее моделей масштаба 1B уже соответствует сильным международным аналогам при повышении параметрической эффективности.

В настоящее время FaceMind уже начала проверять эти возможности моделей в различных сценариях. Согласно данным, возможности ее мировой модели уже прошли проверку в симулированных embodied-средах, средах GUI Agent и на реальных роботизированных манипуляторах. Для работы с клиентами компания планирует предложить производителям роботов, контент-платформам, производителям чипов и облачных решений полный набор услуг: от проверки сценариев, обучения моделей, развертывания архитектуры до сервисов вывода (inference) и постоянной оптимизации.

По мнению Лу Хунъюаня, возможности для мировых моделей будут раскрываться вместе с развитием GUI Agent и воплощенного интеллекта. В то время модели будут соревноваться в способности понимать задачи, предсказывать изменения и стабильно выполнять действия. После завершения финансирования FaceMind продолжит вкладывать средства в разработку мировых моделей и их проверку в различных сценариях.

Молодая компания вступает в игру за инфраструктуру ИИ следующего поколения.

Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «Investment Community AI», автор: Ван Лу.

Связанные с этим вопросы

QКак называется компания и в чём она специализируется?

AКомпания называется «Лицэ Менталность» (FaceMind). Изначально она занималась разработкой и применением всеаспектных моделей для конечных устройств, но сейчас фокус сместился на более фундаментальные мировые модели, которые предсказывают изменения в среде для таких применений, как GUI Agent и воплощённый искусственный интеллект.

QКто является основателем FaceMind и какова его научная подготовка?

A

QКакие важные результаты в исследованиях были достигнуты командой FaceMind?

AКоманда опубликовала исследовательскую работу SLoW (2025 г.) о влиянии низкочастотных слов на качество перевода больших моделей. В 2026 году их работа «Закон Адама» продвинула проблему на уровень предложений, показав, что более частые и распространённые выражения легче обрабатываются и изучаются моделями. Эти результаты были замечены и использованы компанией Anthropic.

QКакие инвесторы участвовали в последнем раунде финансирования и что они отметили?

AВ раунде Pre-A на сумму в десятки миллионов юаней участвовали новый инвестор «Синлянь Капитал» и существующий инвестор 360, который увеличил свою долю. Представитель 360 отметил глубокое понимание Лу Хунъюанем фундаментальных принципов моделей и архитектурных инноваций, а также высокую скорость итераций команды. Партнёр «Синлянь Капитал» выделила сочетание в команде исследовательских способностей и навыков практической реализации сложных проектов.

QКаковы основные характеристики и применение мировых моделей, разрабатываемых FaceMind?

AКлючевые особенности их моделей — циклическая итерация и параметрическая эффективность, что позволяет при том же размере модели улучшить способность к долгосрочному прогнозированию и анализу среды. Модель уже проверена в имитационных средах для воплощённого ИИ, в средах GUI Agent и на реальных манипуляторах. Компания планирует предоставлять решения для производителей роботов, контент-платформ, производителей чипов и облачных провайдеров.

Похожее

Диалог с сооснователем Hyperdash: Почему Hyperliquid все еще сильно недооценен?

Источник: The Rollup Сооснователь и CRO платформы анализа данных Hyperdash, Hanson Birringer, в подкасте The Rollup объяснил, почему Hyperliquid остается недооцененным. Он выделил три ключевых тренда, на которых строится экосистема: децентрализованные бессрочные фьючерсы (перпеты), токенизированные реальные активы (RWA) и стейблкоины. Hyperliquid — это децентрализованная платформа, которая объединяет высокую производительность, необходимую институциональным инвесторам, с открытостью и разрешениями криптовалютного пространства. Платформа уже является лидером среди DEX по объему открытого интереса и торговли перпетами, включая новые рынки, такие как товары и акции. Важным шагом стало внедрение USDC в качестве основного расчётного актива, что создает новую модель получения дохода. Часть доходов от стейблкоинов (которые размещаются в низкорисковые активы, например, казначейские облигации США) направляется в фонд для выкупа и сжигания собственного токена HYPE, создавая постоянный покупательский спрос. Для привлечения традиционных институциональных капиталов был создан фонд Hyper Holdings, который выступил посевным инвестором для ETF на Hyperliquid от Grayscale. Это дает институциям удобный и регулируемый доступ к экосистеме. Несмотря на текущие регуляторные сложности для прямого подключения традиционных брокерских платформ, команда активно работает с регуляторами, чтобы создать чёткие правила для децентрализованных торговых площадок. Приобретение Hyperdash компании Imperator укрепило инфраструктуру данных и нод, улучшив инструменты как для розничных, так и для институциональных трейдеров. По мнению Беррингера, основной бычий сценарий для Hyperliquid связан с глобальной финансовой инклюзией — предоставлением доступа к ликвидности миллиардам людей через смартфон. Медвежий сценарий, который мог бы остановить этот рост, маловероятен, так как соответствует долгосрочным трендам цифровизации и открытости финансов.

marsbit1 ч. назад

Диалог с сооснователем Hyperdash: Почему Hyperliquid все еще сильно недооценен?

marsbit1 ч. назад

Обнародована «полнокровная» версия DeepSeek V4, релиз, возможно, уже завтра

Весь Интернет ждал почти три месяца! Официальный релиз DeepSeek V4 ожидается уже завтра или в ближайшие дни. Некоторые пользователи уже получили доступ к предварительному тестированию. Будут выпущены две версии: DeepSeek V4 Flash и DeepSeek V4 Pro. По предварительным оценкам, общая производительность модели находится на уровне Opus 4.8, способности в области программирования сравнимы с GPT-5.6 Sol, а возможности Agent, генерации 3D и SVG значительно улучшились. Хотя, вероятно, она не превзойдёт недавно выпущенный Kimi K3, её цена будет заметно ниже. В первых демонстрациях уже видны возможности V4: создание 3D-игр, HTML-игр в стиле смеси Minecraft и No Man’s Sky, классической игры Cut the Rope и т.д. Важнейшим фактором станет цена. DeepSeek внедрит «пиковое ценообразование» для API. Стоимость миллиона выходных токенов для deepseek-v4-pro составит $0,87 в обычное время и $1,74 в пиковый период; для deepseek-v4-flash — $0,28 и $0,56 соответственно, при этом цена за кэшированные входные токены остаётся крайне низкой. По сравнению с Fable 5 ($50 за миллион выходных токенов), V4 сохраняет огромное преимущество в соотношении цены и производительности. Это следует проверенной стратегии DeepSeek: предложить возможности уровня Opus по значительно более низкой цене. С 24 июля модели deepseek-chat и deepseek-reasoner будут сняты с эксплуатации. Ожидается, что DeepSeek V4, сочетая высокую производительность и привлекательную стоимость, вновь создаст «момент DeepSeek» на рынке.

marsbit1 ч. назад

Обнародована «полнокровная» версия DeepSeek V4, релиз, возможно, уже завтра

marsbit1 ч. назад

WEEX Labs Еженедельный обзор: «Перераспределение власти» в инфраструктуре ИИ и «глубокое погружение» в реальную экономику

Июль 2026 года ознаменовал ключевой поворот в индустрии ИИ: **переход права распределения вычислительных мощностей от «облачных гигантов» к «владельцам вычислений» и смещение ценностного ориентира ИИ от «гонки параметров» к «интеграции в реальный сектор»**. Основные изменения недели: * **Реорганизация облака вычислений**: Meta анонсировала услугу «MetaCompute», бросая вызов традиционным провайдерам (AWS, Azure). Это усиливает конкуренцию и делает «экосистему больших моделей» ключевым фактором выбора для предприятий. * **Прорыв китайских моделей**: Открытый исходный код и запуск моделей (DeepSeek-V4, Tencent Hunyuan Hy-3) указывают на этап «коммунальности». Конкуренция смещается в сторону экстремального соотношения цены и качества, снижая порог входа. * **Воплощенный ИИ на практике**: Политика стимулирует переход человекоподобных роботов из лабораторий в реальные производственные условия (логистика, автомобилестроение). Ценность измеряется стабильностью данных и реальной эффективностью на фабрике. * **Глобальное управление**: Концепция «суверенного ИИ» становится практической основой для национальных стратегий, устанавливая более высокие барьеры соответствия и требования к архитектуре моделей. **Итог**: Процветание ИИ переходит от виртуального мира к интеграции в глобальную производственную ткань. Рекомендации для компаний: 1. Использовать открытые модели (например, DeepSeek) для создания частных корпоративных решений. 2. Избегать «блокировки поставщика» вычислительных мощностей, сохраняя разнообразие. 3. Искать возможности в инфраструктуре для воплощенного ИИ (сбор данных, промышленное ПО, сервисы адаптации), а не только в создании роботов.

marsbit1 ч. назад

WEEX Labs Еженедельный обзор: «Перераспределение власти» в инфраструктуре ИИ и «глубокое погружение» в реальную экономику

marsbit1 ч. назад

Надежен ли WEEX TradFi? Что вам следует знать перед первой торговлей токенизированными акциями США

В последние годы пользователи крипторынка все чаще обращают внимание на традиционные финансовые активы, такие как акции ведущих компаний (Nvidia, Apple и др.), индексы и товары. Это стирает границы между криптовалютными и традиционными рынками. Такие платформы, как WEEX TradFi, предлагают токенизированные версии этих активов (токены акций), позволяя торговать ими в привычной цифровой среде. Важно понимать, что торговля токенами акций (например, токеном NVDA) — это не то же самое, что владение реальными акциями. Пользователи получают доступ к ценовым движениям базового актива, но не становятся акционерами с правом голоса или получения дивидендов. Преимуществом является знакомый интерфейс и возможность торговли 24/7, в отличие от традиционных бирж с фиксированными часами работы. Перед началом торговли необходимо оценить надежность продукта: понять его механизм, как отслеживается цена базового актива, а также осознавать связанные риски. Традиционные активы также подвержены волатильности из-за корпоративных новостей, макроэкономических факторов и изменений ликвидности в нерабочее время основных бирж. Таким образом, TradFi становится новым мостом, соединяющим мир криптовалют с глобальными финансовыми рынками. Для пользователей ключевое значение имеют прозрачность правил торговли, управление рисками и четкое понимание того, чем они торгуют. Надежность платформы определяется не только ассортиментом активов, но и способностью пользователя ответственно подходить к торговле в этой новой, расширенной среде.

marsbit1 ч. назад

Надежен ли WEEX TradFi? Что вам следует знать перед первой торговлей токенизированными акциями США

marsbit1 ч. назад

Coinbase «немного отдалилась от пользователей», утверждает Cobie — Есть ли решение?

Известный криптоинфлюэнсер Rune спросил Джордана Фиша (Cobie), как он планирует увеличить использование приложения Base, учитывая, что руководство Base подорвало доверие криптосообщества. Фиш, отвечающий за торговые продукты Coinbase и недавно возглавивший Base App, признал, что Coinbase находилась в «башне из слоновой кости» и была дистанцирована от пользователей, особенно от криптоэнтузиастов. Его цель — сблизить разработчиков и пользователей, лучше представлять интересы ончейн-сообщества и создавать продукты, которые людям действительно нравятся. Ситуация усугубилась инцидентом с генеральным директором Coinbase Брайаном Армстронгом, который использовал в качестве аватара CryptoPunk, которым не владел. После критики он сменил аватар на мем с собой, что спровоцировало создание мемкоина «Brian» на Base, чья капитализация быстро достигла $20 млн. После покупки настоящего CryptoPunk за $200 000 и смены аватара интерес к мемкоину угас, и его стоимость рухнула. В итоге, Jordan Fish признает необходимость восстановления доверия, а инцидент с Армстронгом добавил напряженности в и без того сложную ситуацию вокруг Coinbase и Base.

ambcrypto1 ч. назад

Coinbase «немного отдалилась от пользователей», утверждает Cobie — Есть ли решение?

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片