假设规模是智力的关键，AI行业长期以来一直由将数十亿美元投入到巨大模型的公司中。最小相信一种不同的方法 - 一种使语音AI在人群范围内易于访问和免费。建立Sudarshan Kamath和Akshat Mandloi，该公司开发了小而强大的语言模型，他们认为这些模型可以与众不同，甚至超过主要竞争对手，同时保持成本的一小部分行业规范。
一种独特的方法：小型人工智能，重大影响
最小的.ai是从一个基本问题中诞生的：如果声音AI如此强大，为什么数十亿人每天都不使用它？正如Kamath和Mandloi所看到的那样，答案是现有的AI模型太大，昂贵且效率低下，无法有效扩展。他们的解决方案是将AI开发从第一原则重新考虑，重点关注针对现实世界使用的较小模型，并使该技术在整个美国的人口规模上免费提供。
自动驾驶汽车数据科学的创始人背景使他们具有独特的视角。他们已经在整个美国，欧洲和日本工作，他们已经花费了大量时间来完善大型AI模型，以在实时环境中有效地在约束硬件上运行。这种经历为他们的新演讲AI奠定了基础。他们已经向自己证明，大规模的神经网络通常被过度参数化，较小的模型可以取得更好的结果。现在，他们的目标是将这种方法带入大众，并为每个人免费使用AI语音代理。
较小的规模，语音AI的较高标准
最小的.AI拥有仅六个月的预算，预算不到100,000美元，他们能够在第三方开源文本到语音（TTS）基准中胜过主要竞争对手（一个价值30亿美元，不少！）。他们专有的语音克隆管道为准确而自然的AI驱动语音生成树立了高的内部标准，他们希望这将提出一个挑战，即行业竞争对手将难以匹配。最重要的是，他们正在免费提供这项技术，使每个人都有机会在没有成本障碍的情况下使用高质量的语音AI。他们为这些成就而感到自豪，因为它们的模型是从头开始建立的。他们重视自己与外部依赖关系的独立性，这使他们能够以较低的成本和更大的灵活性运作。
精炼工具以实现现实影响
最小的。EA的创新从来都不是要停止理论和实验。他们致力于自由声音的承诺已经开始重塑多个行业。他们的语音代理平台，原子，提供高质量，低延迟，AI驱动的语音服务，使自动化对话更加有效和成本效益。他们的TTS API在全球范围内为成千上万的中小型企业（SMB）和企业提供服务，其技术正在由主要的Edtech公司和媒体公司利用，用于语音克隆，内容创建和多语言内容分布。最小的。IAI的自定义语音代理在业务运营中也很努力，处理出站销售，潜在客户资格，收债和客户支持等任务。
AI最小的主要成就之一就是证明，小型AI模型可以胜过大型系统，从而引起投资者对这一过程的重要兴趣。即使在创新蓬勃发展的行业中，最小的.ai出乎意料的卖点也常常使投资者感到惊讶。但是，他们的成功证明了节俭创新的价值。通过提供对这些语音代理的自由访问，最小的.ai正在向世界展示资本效率AI开发如何超越极限并成为真正的竞争优势。
最小的任务是大胆地达到每日10亿用户的目标，是为每个人带来自由的声音AI，并通过这种变革性的技术赋予人们和企业的能力。他们的目标是为AI设定新的标准，该标准重视效率，可扩展性和对纯粹大小的实际影响。
