近年来，人工智能（AI）技术在企业中的应用越来越广泛，然而，人工智能系统的复杂性、适应性以及潜在的问题，如不稳定和缺乏准确性，使企业在部署人工智能系统时面临巨大的风险。 为了解决这个问题，Distributional 宣布了 1100 万美元的种子轮融资，用于开发一个在企业应用中更安全、更可靠、更可靠的 AI 系统测试和评估平台。 1. Distributional， Inc.成立于2024年，总部位于美国加州旧金山，旗下AI测试与评估平台Distributional专注于为AI系统提供安全、可靠、可靠的测试与评估解决方案。 这笔资金将用于开发一个测试和评估平台，帮助企业更准确、更快速地识别人工智能系统的风险，并确保人工智能系统在部署前得到充分测试。 
2. 种子轮融资和合伙融资由Andreessen Horowitz领投，Operator Stack、Point72 Ventures、SV Angel、Two Sigma、Willowtree Investments等知名投资机构以及数十家AI行业领军企业参投。 这笔融资将使Distributional能够加速产品开发和业务扩张。 3 人工智能系统测试与评估的现状与挑战随着人工智能模型的日益复杂，性能和稳定性问题日益凸显。 为确保人工智能系统在部署前得到充分测试，组织需要采用强大的测试方法。 然而，许多企业仍然依赖临时的、不完整的测试方法。 Distributional 首席执行官 Scott Clark 在 YELP、SiGPT（2020 年被英特尔收购）和英特尔等公司工作时，亲身经历了 AI 测试的挑战。 “我意识到，要稳健地测试人工智能，我需要评估结果的分布，而目前还没有专门为这项任务设计的软件，”他说。 ”
4. 合作伙伴评估Andreessen Horowitz 合伙人 Martin Casado 表示：“人工智能系统缺乏可靠性是企业广泛采用的最大障碍。 我们期待 Distributional 通过构建一个强大且可重复的 AI 测试平台来解决这个问题。 5. 企业产品线和应用场景公司计划于2024年推出企业产品线，帮助金融服务、制造、能源等行业更自信地部署AI。 通过使组织能够主动评估 AI 模型性能，Distributional 旨在提高 AI 在实际应用中的采用率，帮助公司在问题影响最终用户之前识别和解决问题。
6、合作公司Distributional的创始团队和创始团队，在谷歌、Meta、Uber、彭博社、英特尔等公司拥有丰富的AI系统开发经验。 与行业领导者合作，将帮助Distributional更好地了解企业需求，为各行业提供更好的AI测试和评估解决方案。 Distributional的1100万美元种子轮融资将帮助开发一个测试和评估平台，用于在企业应用中更安全、更可靠、更值得信赖的人工智能系统。 随着人工智能技术在各行各业的广泛应用，更严格的测试方法将是确保人工智能系统质量和安全的关键。 