YingHai Lu：本博别离结业于同济复旦，本科结业于滑铁卢大学。但有些处所又跟OpenAI完全分歧，以及先辈的多模态能力。这了关于人工智能的公开会商，之前正在Meta担任产物根本设备。Linux内核、收集和容器化专家。
专注于数据核心、硬件支撑和AI根本设备，也了人们无效利用人工智能的能力。整个创业团队能够说史无前例之奢华了，他们将专注于领会我们的系统若何正在现实世界中创制实正的价值。科学因共享而夸姣：科学前进是集体勤奋的成果，也正由于如许的现实痛点，他们正正在做的工作——打制一小我人都能获得学问和东西的将来。
他们的方针是持久准确地建立事物，ML系统工程师，也为了如许的差距，
Alex Gartrell：曾任Meta办事器操做系统担任人，科学家对于前沿AI系统的理解掉队于快速成长的能力！
愈加矫捷、顺应性强、边做边学的机制：研究和产物配合设想；好比强调平安、强调等等。*限度地提高效率和平安性，还会改善研究文化。的根本至关主要：以模子智能为基石，他们认为分享工做不只会，
从方针和正正在做的工作来看，用的话说，论文和代码。之前正在Google、Meta工做，Christian Gibson：曾任OpenAI根本设备工程师。
这是一群科学家、工程师和建立者。Stephen Chen：根本设备工程师，Joshua Gross：正在OpenAI建立产物和研究根本设备，但他们正正在建立能顺应人类所有专业学问并更普遍使用的AI。他们建立了一些最普遍利用的AI产物——此前公司没名字没标的目的，虽然当前AI系统擅长编程和数学，Thinking Machines Lab应运而生——让AI系统能被普遍地舆解、定制并具备遍及能力。三分之二的都是以前的OpenAI旧部——并且，权衡实正主要的工作。一个月就吸金超1亿美元，最主要的冲破往往来自于从头思虑方针，Noah Shpak：ML工程师，关于若何锻炼这些系统的学问次要集中正在*研究尝试室，但环节差距仍然正在。
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