Notessa 公司今日宣布，委任艾米·德文森蒂斯為增長主管。Notessa是一個專為商業房地產而設的人工智能文件智能平台。德文森蒂斯將負責領導公司的增長策略，推動Notessa在律師事務所、貸款機構、投資者及資產管理公司之間的應用。
德文森蒂斯在法律科技領域擁有十年經驗。她近期曾為一個雲端軟件即服務平台領導客戶參與、客戶成功及市場推廣工作。該平台獲AmLaw 100、AmLaw 200及中型律師事務所採用。她為新推出的產品建立了客戶互動模式，成功爭取26間新律師事務所，並推動17個客戶的業務擴展，完成該產品大部分交易，更成為團隊中收入最高的成員之一。她職業生涯早期曾為業界首批電子發現平台之一，領導客戶啟用工作，與美國、加拿大及英國的律師事務所及企業法律部門合作。
艾米·德文森蒂斯，Notessa 公司增長主管。 AP圖片
除了法律科技事業，德文森蒂斯亦曾擔任豪華住宅房地產的策略客戶顧問十年，在新澤西州卑爾根縣及加州馬林縣，促成約一億美元的交易額。她對律師事務所評估及採用科技的深入了解，結合直接的房地產交易經驗，正與Notessa的服務宗旨不謀而合。她持有賓利大學電腦資訊系統學士學位，並為紐約大學斯特恩商學院行政工商管理碩士候選人。
Notessa 行政總裁金振表示，德文森蒂斯正是他們所尋覓的人選。他指出，企業人工智能最困難的部分並非技術本身，而是要讓專業人士改變實際工作方式。金振強調，德文森蒂斯曾多次在目標律師事務所成功做到這一點，並擁有十年房地產經驗。她了解市場的兩端。金振對她領導增長策略，加速業務發展、推動應用及深化客戶關係感到興奮。
德文森蒂斯表示，她的職業生涯一直處於房地產與法律科技的交匯點，深知人手處理文件工作會耗費大量時間並帶來風險。她形容Notessa以一種前所未見的方式解決了這個問題，能即時釐清複雜、相互參照的文件結構。她指出，商業房地產文件結構複雜，包含多層修訂及融資。業界多年來一直需要一種方法來應對這種複雜性。德文森蒂斯強調，Notessa簡化了這些文件的處理，這歸功於其優秀團隊。她現時的重點是將這項技術推廣給所有有需要的律師事務所及資產管理公司，並加速現有發展勢頭。
Notessa 公司是一個專為商業房地產而設的人工智能文件智能平台。Notessa專有的文件關係及時間線視覺化功能，能繪製交易中的修訂鏈及相互依賴關係，而其定義及交叉參照引擎則能讓每個定義術語即時追溯到其來源。所有人工智能答案均基於可點擊的原始文件文本引文。Notessa已獲SOC 2認證，並提供部署至客戶自身雲端環境的服務。公司總部位於紐約市。
（美聯社）
Inception公司今日宣布推出Mercury 2.5。該公司是首個商用擴散式大型語言模型（dLLM）的開發商。Mercury 2.5是目前生產中最具能力及推理速度最快的dLLM。Mercury 2.5為dLLM帶來更高層次的智能，在生產環境下每秒可處理超1,100個詞元。
現時大部分生產中的大型語言模型，仍以自迴歸方式逐個詞元生成文本。這種方法將成本及延遲直接與推理深度掛鈎，模型思考得越多，速度便越慢，成本亦越高。dLLM的運作方式不同，它會先生成輸出的草稿，然後並行地精煉詞元。
Inception推出Mercury 2.5，為擴散式大型語言模型帶來更高層次的智能。 AP圖片
dLLM已從研究階段的嘗試，發展成為生產環境中的主力。企業對Mercury的使用量正以超十倍的速度增長，大規模地支援搜尋、語音及編碼代理。Inception透過Mercury 2證明擴散式模型已為企業應用做好準備，其智能水平與Claude Haiku及GPT Mini相若，但吞吐量卻高出約十倍。自此，Mercury模型已成為那些不願犧牲智能換取速度，或犧牲速度換取成本的團隊首選dLLM。Mercury 2.5直接建基於此基礎：提供更高智能、更低成本，並較傳統模型有相同的速度提升。
Inception行政總裁兼聯合創辦人埃蒙表示：「業界沒有人認為大型語言模型可以同時變得更智能、更快、更便宜。這是自迴歸建模的局限。Mercury 2.5證明轉用擴散式模型可開啟這扇門。」
詞元效率
隨着人工智能基礎設施成本上升，數據中心難以應付需求，詞元效率受到比一年前更嚴格的審視。每個詞元均涉及運算、電力及數據中心容量成本，而自迴歸模型在逐個詞元生成時，會耗用這三項資源。dLLM能更有效地利用每個圖像處理器週期，每一步生成多個詞元而非一個，意味每單位成本可獲取更高智能。這種效率可在廣泛使用的英偉達圖像處理器上運行，而非專用晶片。
更智能，不減速
Mercury 2.5的智能水平較Mercury 2提升十點，使其超越所有以往的dLLM，可媲美GPT-5.6 Luna、Gemini 3.5 Flash-Lite及Claude Haiku 4.5等成本優化型前沿模型。吞吐量增至每秒超1,100個詞元，定價降至每百萬詞元0.20美元/0.75美元。推出時，Mercury 2.5提供八折優惠，每百萬詞元僅0.04美元/0.15美元。Mercury 2.5將上下文窗口擴展至260K詞元，較原來的128K有所增加，並新增可調推理、原生工具使用、JSON模式及並行工具調用功能。
OpenCall聯合創辦人兼行政總裁西爾弗斯坦表示：「轉用Mercury後，我們的P99響應時間從數分鐘降至僅一秒，P50則從0.4秒降至不足0.2秒，較市場上包括推理功能在內的其他供應商更快。」
擴散式模型蓬勃發展的領域
Mercury dLLM已在要求響應式推理的工作負載中投入生產：
除Mercury 2.5外，Inception亦宣布推出Mercury Voice及Mercury Router的預覽版。Mercury Voice可在170毫秒內提供首個詞元時間（TTFT），是一款為延遲預算最嚴格的語音代理優化的dLLM。Mercury Router則利用dLLM理解輸入提示，並將其路由至提供最佳質量、速度及成本組合的模型（包括開源及閉源模型）。有興趣的客戶可聯絡sales@inceptionlabs.ai以獲取Mercury Voice及Mercury Router的預覽權限。
Mercury 2.5已為企業應用做好準備，現已透過Inception的API、OpenRouter及Baseten提供。用戶可獲取一億個免費詞元以開始使用。
關於Inception
Inception開發基於擴散式的大型語言模型（dLLM），旨在實現高效、低延遲的人工智能應用。傳統的自迴歸式大型語言模型按順序生成文本，而Inception的擴散式模型則並行生成輸出，從而為搜尋、語音及編碼代理等實時應用場景提供更快的推理速度及更高的可靠性。Inception的Mercury模型可透過Inception API、OpenRouter及Baseten獲取。Inception總部設於加州紅木城，獲Menlo Ventures、Mayfield、Innovation Endeavors、M12（微軟的風險投資基金）、Snowflake Ventures、Databricks Ventures等機構，以及吳恩達、安德烈·卡帕西及埃里克·施密特等個人投資者支持。如欲了解更多資訊，請瀏覽www.inceptionlabs.ai。
（美聯社）
