Nous Research 刚刚推出了一个 API，让开发人员可以访问 OpenAI 和 Anthropic 不会构建的 AI 模型
快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，诺斯研究推出推理API，提供两种旗舰模型供开发者使用，实施候补名单机制管理需求。此举标志着公司商业模式的重要转变，旨在平衡开源承诺与商业化目标，为人工智能生态提供更多选择和创新动力。
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了解更多诺斯研究（Nous Research），这家总部位于纽约的人工智能团队以其开发所谓的“个性化、无限制”语言模型而闻名，推出了一个新的推理API，通过编程接口使其模型更易于开发者和研究人员使用。API的推出标志着诺斯研究提供的服务的重大扩展，其服务因其挑战像开放人工智能（OpenAI）和人类认知（Anthropic）这样的大型人工智能公司更为受限的方法而受到关注。“我们听到了你们的反馈，并建立了一个简单的系统，使我们的语言模型更容易被全球的开发者和研究人员访问，”该公司今天在社交媒体上宣布。
最初的API版本包含了公司的两款旗舰模型：赫尔墨斯3 Llama 70B，基于Meta的Llama 3.1架构的强大通用模型，以及深度赫尔墨斯-3 8B预览版，这是该公司最近发布的推理模型，允许用户在标准回复和详细的思维链之间切换。在诺斯研究的候补名单机制内：这个人工智能新秀如何管理高需求
为了管理需求，诺斯在其新的门户网站 portal.nousresearch.com 上实施了候补名单机制，按先到先得的原则提供访问权限。该公司为所有新账户提供5美元的免费信用额度。开发者可以访问API文档以了解有关集成选项的更多信息。候补名单机制提供了对诺斯研究战略定位的关键洞察。与拥有大量GPU储备的主要参与者不同，诺斯面临着小型组织在人工智能中常见的基础设施约束。候补名单既是技术上的必要性，也是一种营销策略，创造了一种排他性，既能引起轰动，又能管理计算负载。这种做法特别值得注意的是它反映了诺斯的草根精神。尽管该公司将自己定位为大型科技人工智能的替代品，但它也在采用务实的商业策略，承认扩展推理服务的现实。这种理想主义与实用性的张力可能会定义诺斯的旅程，因为它从纯粹的开源发布过渡到商业产品。
该API遵循开放人工智能（OpenAI）的API设计模式，用于完成和聊天完成，这使得已经熟悉该界面的开发者更容易将其模型集成到他们的应用程序中。从GitHub下载到云API：诺斯研究的演变预示着一种新的商业模式
这次API的推出距离诺斯研究于11月推出诺斯聊天（Nous Chat）仅过去四个月，这是该公司的第一个面向用户的聊天机器人界面。虽然该公司已发布了众多开源模型供本地部署，但新的API允许开发者无需管理自己的基础设施即可访问这些模型的高性能版本。“以前，如果研究人员和用户想要实际部署这些模型，他们需要在自己的机器上下载并运行代码——这是一个耗时、繁琐且可能昂贵的过程，” VentureBeat执行编辑卡尔·弗兰岑在他的诺斯聊天发布报道中指出。
深度赫尔墨斯-3，上个月刚刚发布，代表了该公司进入日益竞争激烈的推理重点人工智能模型领域。该模型允许用户通过激活其“思考”能力的系统提示，在简洁回复和详细推理过程之间切换。“无限制的人工智能理念”：诺斯研究如何挑战大型科技公司的护栏
自2023年成立以来，诺斯研究将自己定位为对更受控的人工智能系统的替代方案。该公司强调个人自主权和与用户需求的契合，反映在标题为“前沿的自由精神”和“从黑箱到透明屋：透明人工智能开发的必要性”的博客文章中。“强人工智能应该解决最大化个人自主权和精神自由的问题。其发展不能仅仅掌握在少数企业和寡头手中，”该公司在最近一篇宣布其Solana上的Psyche项目的博客文章中写道。
这种哲学立场引起了寻求更灵活人工智能系统的开发者的共鸣，尽管这种方法也引发了关于负责任部署的问题。
尽管自称“无限制”，但该公司的模型确实包含一些防止有害输出的护栏。开放人工智能研究的货币化：赫尔墨斯、深度赫尔墨斯及其后的API策略和路线图
API的推出标志着诺斯研究朝着更可持续的商业模式迈进，同时保持其对开源原则的承诺。根据公司的发布时间表，自2023年7月以来，诺斯已经发布了29个AI制品，包括模型、论文、代码和数据集。API的推出标志着诺斯研究商业模式中的一个重要转折点。通过商业化部署继续发布模型权重，诺斯正在尝试解决一个难题：在不疏远形成其基础的开源社区的情况下产生收入。
标志着诺斯研究朝着更可持续的商业模式迈进，同时保持其对开源原则的承诺。根据公司的发布时间表，自2023年7月以来，诺斯已经发布了29个AI制品，包括模型、论文、代码和数据集。这种混合方法似乎旨在捕捉市场的不同部分。个人开发者和研究人员仍然可以下载并本地运行模型，而寻求可靠、便捷和性能优化的企业可以付费使用API访问。实际上，诺斯正在对基础设施和优化层进行货币化，而不是模型本身——这是一种策略，解决了开源人工智能的根本经济挑战，同时不妥协其核心原则。这种做法的成功可能决定独立人工智能实验室是否能够建立可持续的商业模式，保持其独立于可能推动更激进商业化的大型科技或风险投资公司。
对于担心人工智能集中化的开发者来说，诺斯的实验代表了一条潜在的中间道路，可以在人工智能生态系统中维持多样性。诺斯研究表示，其推理产品将随着时间的推移扩展，可能包括其更多的模型，如专精于功能调用的赫尔墨斯2 Pro，或者其最近宣布的Psyche项目。对于构建在开源模型之上的新兴人工智能创业生态系统来说，新的API为除了Together AI、Anthropic和开放人工智能（OpenAI）等现有参与者之外提供了另一个选择，可能增加竞争并推动人工智能推理领域的进一步创新。
“我们欢迎您的想法来塑造未来方向，”公司在其公告中提到，继续其以社区为导向的人工智能开发方法。
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(以上内容均由Ai生成)
