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VCaaS新概念，如何幫助新創公司多得到大企業的錢？
幾個月前，富比士雜誌刊出一篇專欄，作者是Anis Uzzaman，他提到一個有趣的「忠告」給新創公司。
他說，新創公司很辛苦，常常不知道要聘誰？如何找到新的客戶？要如何切入新市場？
他列出一大堆新創公司經常遇到的難題，都是老生常談了，怎麼辦？怎麼辦？
天啊，他的答案，卻很簡單───
新創公司們，請去找大企業吧！
大企業？
他說，大企業正需要你們呢！
什麼？
接下來，他引用麥肯錫研究，有75%的新創公司都認為應該與大企業結盟，但結盟以後，只有27%認為他們結盟得令人滿意。
同樣的麥肯錫也研究到，在大企業這一方，只有14%的大企業投資了新創公司以後，取得了他們覺得足夠的利益。而有高達70%的企業投資新創公司都是太投機、不甚成功的。
也就是說，新創公司、大企業，兩者都不太滿意對方！
好吧，那，該怎麼辦？
這位作者，開始推廣一個叫做「VC as a service」（VCaaS）的新概念。
什麼是VCaaS？
所謂VCaas，就是讓有錢的大企業，不必自己開一個投資部門，而把「找標的」這件事，包給外部的創投公司來進行。
外部的創投公司，當然就拿著企業托付給他們的資金，去找公司，去找投資標的，去進行投資。而這種策略投資也希望讓企業更滿意。
這位富比士作者Anis Uzzaman可不是普通人，他是矽谷前幾名的天馬科技創投（Pegasas Tech Ventures）的GP和CEO，是個創投大咖，他竟然提出這個想法，讓人很期待未來大企業會如何的更加入了新創公司的各項投資案。
不過，這個VC as a service概念，帶給我另一個有趣的靈感。
各位知道SaaS除了是一種「服務」以外，也隱含了一個不正式的稱呼習慣、某種「定期付費」的收入模式。
既然創投想要給出這樣的「aaS」服務給企業，讓大企業可以更專業的投資新創公司們，當他們投資新創公司，是否也可以用「aaS」來投資？
想想，Salesforce裡面最關鍵的客服系統希望能加入一間AI新創的引擎，與其投資一筆大數目，可以將此數目先以「月付」，只是此月付是非常驚人的金額且一個月一個月的投注資金並取得股份，隨著KPI逐步達成，或許有一天，Salesforce可以投資更多。
如此一來，原本這間AI新創引擎可能需要得到1000家企業客戶才能打平，現在，只要得到5家非常大的關鍵企業，它們各在不同產業，不會互相競爭，都付出相當的「月付金」來投資兼使用這間AI新創引擎………。
你怎麼看Anis Uzzaman的VCaaS概念呢？
你又怎麼看後半段提到的定期月付型的大企業投資新創的新概念呢？
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2017年12月18日 星期一 創投的傳承 Peter謝 / 股市分析 Bill Yen
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KPMG Venture Pulse 創投觀點大解析
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Mistral Large 2：超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B？功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天，Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型，不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B，還能在單GPU上高效運行，大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景，助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼？
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型，擁有1230億參數，專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數，Mistral Large 2雖然在參數數量上較少，但在性能和精確度上毫不遜色，甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2？
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢，使其在眾多語言模型中脫穎而出：
● 單節點運算優化：Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行，減少對硬體配置的高要求，適合更多開發者使用。
● 多語言支援：這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言，應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力：Mistral Large 2支援超過80種程式語言，特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀，適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本，它還擁有多項創新功能：
● 減少「幻覺」傾向：模型經過調整，能夠在回答不確定的問題時告知使用者，提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換：在測試中，模型能夠迅速切換角色，例如從「編碼者」轉變為「檢查者」，提高工作效率。
● 複雜任務處理能力：Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色，能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛，無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力：
● 軟體開發：得益於其強大的程式碼生成能力，Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務，提升生產力。
● 數學推理：其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理：支援多種語言的特性，使其在全球化應用中具有獨特優勢，能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中，Mistral Large 2都展現出色的表現，特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較：
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2：84%
● Llama 3.1 405B：88.6%
● GPT-4o：88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o，但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o：75.3%
● Mistral Large 2：74.4%
● Llama 3.1 405B：73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o，但在程式語言特定的性能上，依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2：84.2%
● GPT-4o：82.9%
● Llama 3.1 405B：82.9%
在Java程式語言的測試中，Mistral Large 2的準確率高達84.2%，超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B，顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前，Mistral Large 2主要用於研究用途，但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步，這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢，成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景，無論是在研究還是商業用途上，都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行，Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型，Mistral Large 2絕對值得一試。
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