ليمون سلايس تؤمن 10.5 مليون دولار لحل مشكلة وادي الصور الرمزية الغريبة

الخلفية وراء ضجة الصور الرمزية الرقمية

لقد غمر ازدهار الذكاء الاصطناعي التوليدي السوق بروبوتات الدردشة ووكلاء الذكاء الاصطناعي، لكن معظمها يظل تجارب تعتمد على النصوص. تتصدى Lemon Slice لمشكلة لطالما عانت منها مساحة الصور الرمزية لسنوات: إنشاء شخصيات رقمية حية لا تثير تأثير الوادي الغريب—ذلك الشعور المزعج الذي يشعر به المستخدمون عندما تبدو الصور الرمزية قريبة من الإنسان، ولكن ليست تمامًا.

تُجادل الشركة أن الحلول الحالية للصور الرمزية تضيف قيمة قليلة لتجارب المستخدمين. غالبًا ما تظهر العروض الحالية جامدة وغير طبيعية، وتقدم بضع ثوانٍ مثيرة للإعجاب قبل أن تكشف التفاعلات عن محدوديتها. هذا الفجوة التكنولوجية منعت الصور الرمزية من تحقيق اعتماد واسع النطاق، على الرغم من سنوات التطوير عبر الصناعة.

الاختراق التقني: Lemon Slice-2

تأسست في 2024 على يد لينا كولوتشي، سيدني بريماس، وأندرو ويتز، طورت Lemon Slice نموذج Lemon Slice-2، وهو نموذج انتشار ببارامترات تصل إلى 20 مليار، مصمم للعمل على GPU واحد مع تقديم بث فيديو مباشر بسرعة 20 إطارًا في الثانية. على عكس المنافسين الذين يعتمدون على حلول مخصصة لحالات استخدام معينة، يتعامل هذا النهج العام مع تحدي الوادي الغريب بشكل مباشر.

يحول النموذج صورة واحدة إلى صورة رمزية تفاعلية قادرة على أداء أدوار متنوعة—من ممثلي خدمة العملاء إلى معلمي التعليم إلى وكلاء دعم الصحة النفسية. يمكن للمستخدمين تعديل الخلفيات، والأساليب، ومظهر الشخصية ديناميكيًا أثناء التفاعلات. كما تبتكر الشركة توليد شخصيات غير بشرية لخدمة تطبيقات متنوعة تتجاوز الصور الرمزية البشرية.

يأتي توليف الصوت بفضل تقنية ElevenLabs المدمجة، مما يمكّن من حوارات طبيعية الصوت.

نموذج نشر سهل الوصول

تقوم Lemon Slice بتوزيع تقنيتها للصور الرمزية من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) وأداة مدمجة يمكن تضمينها، مما يسمح للشركات بدمج الحل في منصاتها بأقل قدر من الشفرة. تشمل عمليات النشر الحالية قطاعات التعليم، وتعلم اللغات، والتجارة الإلكترونية، والتدريب المؤسسي.

جولة تمويل أولية بقيمة 10.5 مليون دولار تدعم التوسع

أعلنت الشركة يوم الثلاثاء أنها جمعت 10.5 مليون دولار من التمويل الأولي من Matrix Partners، Y Combinator، Arash Ferdowsi، CTO في Dropbox، Emmett Shear، CEO في Twitch، وThe Chainsmokers. ستُستخدم الأموال لتوظيف مهندسين، وتوسيع السوق، وتوفير موارد حوسبة GPU لتدريب النموذج.

مع وجود ثمانية موظفين حاليًا، تتمتع Lemon Slice بموقع يمكنها من التوسع بسرعة. تنفذ الشركة تدابير حماية ضد استنساخ الوجه والصوت غير المصرح به، وتستخدم نماذج اللغة الكبيرة لمراقبة المحتوى.

لماذا يميز هذا النهج نفسه

يبرز إيليا سوخار من Matrix أن الفيديو يهيمن بشكل متزايد على استهلاك المحتوى—حيث يفضل المستخدمون غالبًا دروس YouTube على النصوص—لكن معظم منصات الصور الرمزية تظل حلولًا عمودية محددة. يعكس هيكل التحويل الانتشاري لـ Lemon Slice نماذج توليد الفيديو المتطورة، مما يتيح مرونة من النهاية إلى النهاية دون قيود معمارية تحد من تحسين الجودة.

حاول المنافسون ومنصات الصور الرمزية الرقمية الأخرى حل هذه المشكلة، لكن معظمهم اختار مسارات معمارية أضيق موجهة إما للبشر الواقعيين أو لشخصيات الألعاب ذات الأسلوب الفني. يمكن لإطار العمل الانتشاري العام لـ Lemon Slice، نظريًا، التغلب تمامًا على حاجز الوادي الغريب، مع التعامل مع تمثيلات بشرية وغير بشرية من صورة واحدة فقط.

تعكس دعم Y Combinator الثقة في أن هذا النهج المعتمد على التعلم الآلي يمثل نقطة تحول حقيقية لاعتماد تكنولوجيا الصور الرمزية عبر المؤسسات والمستهلكين.