月之暗面创始人、Kimi缔造者杨植麟套现数千万美金

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转自:OSC开源社区

根据界面新闻的独家报道，上一轮融资完成后，月之暗面（Moonshot AI）创始人杨植麟通过售出个人持股已套现数千万美金。

报道称，有知情人士向界面新闻记者表示，月之暗面最近这轮融资涉及一些老股交易，但红杉等老股东都没有出售股份。“有传言创始人及相关人员套现金额在 4000 万美金。” 

另有业内投资人向界面新闻记者表示，“公司成立第一年就套现这么多，这种情况并不多见。”

在此风口浪尖，作为创始人的杨植麟售卖老股或许需要一个解释力十足的理由。界面新闻据此向月之暗面求证，截至发稿对方暂未回应。

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作为创业公司，月之暗面目前仅成立一年。天眼查 App 显示，杨植麟对 “北京月之暗面科技有限公司” 持股比例达 78.968%，为第一大股东。

今年 2 月，月之暗面完成新一轮 10 亿美金融资，由阿里巴巴领投，红杉中国、小红书、美团等机构跟投，投后估值超过 25 亿美金。

月之暗面旗下智能助手Kimi Chat是该领域第一个“爆款”产品，凭借“长文本”标签从国内一众AI大模型公司中脱颖而出，打破了这个行业在产品上大同小异、技术上难分伯仲的刻板印象。甚至作为一家创业公司在二级市场形成Kimi概念股板块，罕见影响起了资本市场情绪。

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Reference

https://www.jiemian.com/article/11083297.html

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              原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNjM4NDE2MA==&mid=2247529703&idx=1&sn=5c5a2d1c199d9692364c5a12ee8ee5d6&chksm=965a3fb35c6c89b386d14e1a0bbadef5e36350e5940d9e6a152159c29786cbce1d6e14daa29b&scene=126&sessionid=0>
          

        

  


  
    
      YOLOv8作物病害检测实战源码
      这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统，对叶片照片做目标检测，识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类，并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑，配套交付完整Python源码、9章实战教程（md/html/pdf三种格式）、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。

系统围绕五项功能展开：同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源；图形界面选文件即检测，画面叠彩色框标注病名与置信度，右侧面板同步给出症状与防治措施；检测记录自动写入CSV，统计页一键生成四类病害占比饼图；训练结束自动产出损失与精度曲线；内置防治建议文案库，检测命中即回填面板。

选型用YOLOv8n nano档，参数量约320万、权重约6.2MB，CPU单帧几十毫秒，小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图，固定随机种子，重跑分布一致，不依赖公开数据集。依赖全部锁版本，教程第7章整理了19条真实报错及排查方法，第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。

适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生，也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU，不需要系统学过目标检测，教程第3章会按需补齐原理。

使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖，download_data.py下载预训练权重，data_gen.py生成样本后train.py训练，完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。
    
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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