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前沿人工智能实验室

【美国】AI训练与评估平台Mercor以200亿美元估值完成7.5亿美元D轮融资，助力企业掌握自身智能 HRTech概述：Mercor是一家致力于帮助企业利用人类专业知识训练和评估人工智能的AI数据公司，公司宣布完成7.5亿美元D轮融资，估值达200亿美元。本轮融资将加速Mercor的评估（evals）和训练后业务发展，为各行业企业提供一种方法，用于衡量并制定标准，以评估AI代理完成任务的可靠性及其成本。Mercor 是一家致力于基于人类专业知识构建人工智能系统的数据公司。其拥有超过 500 万名专家的网络，帮助前沿人工智能实验室、科技巨头、人工智能初创企业以及《财富》500 强企业，针对真实的专业工作对模型进行评估和后训练。 Mercor是一家致力于帮助企业利用人类专业知识训练和评估人工智能的AI数据公司，公司宣布完成7.5亿美元D轮融资，估值达200亿美元。参与本轮融资的投资者包括Benchmark、Felicis、Fundomo、阿波罗（Apollo）关联方管理的基金、G Squared、General Catalyst、Glade Brook Capital、英伟达（NVIDIA）、Salesforce、Sapphire Ventures、StepStone Group、XTX Ventures以及Zoom。人工智能的实用性取决于其背后的人类专业知识，随着模型能力的不断提升，对专业领域知识的需求也在成倍增长。 “经济中的每一份工作都将需要专属的AI代理，每一家公司都需要一种方法，根据自身工作来训练和评估这些代理，”Mercor联合创始人兼联合首席执行官布伦丹·福迪（Brendan Foody）表示。“过去两年里，我们通过前沿实验室构建了这一基础设施。现在，我们将它推广到各行各业的企业中。” 为每个职业领域而建在未来五年内，将有更多岗位被创造出来，且将有更多资金用于将现有模型应用于实际工作，而非构建新模型。每项新能力的出现，都会开启更多企业需要评估、训练和运维的工作流程。 “每家部署人工智能的企业都需要了解其是否有效，而答案对每家企业而言各不相同，”Mercor联合创始人兼联合首席执行官阿达什·希雷马特（Adarsh Hiremath）表示，“一个模型在公开基准测试中可能表现优异，但在决定特定业务运行方式的系统、政策和边界案例中仍可能失败。我们与每家企业共同构建定制化基准，以根据其自身标准衡量模型表现，而该基准将成为后续训练的起点。” “过去几年里，前沿实验室一直是专家驱动型训练数据的主要买家，但这种情况即将改变。随着开源模型的性能已足够出色，可以作为基础进行构建，每家企业都将希望根据自身业务来评估和训练智能代理。Sapphire Ventures总裁、合伙人兼联合创始人Jai Das表示：“Mercor打造了一套难以复制的体系——包括专家网络、任务设计，以及经过数年与前沿实验室合作而形成的训练和评估环境。我们非常高兴能与Brendan、Adarsh及其团队合作，助力他们在企业市场实现规模化发展。” 智能代理需要学习如何完成一项工作，以及特定公司如何通过其自身的系统、政策和例外情况来完成这项工作。Mercor 于今年早些时候收购了 Deeptune，由此获得了一支团队，该团队耗时两年将数百个企业应用程序重构为训练环境。这一方法基于 APEX——Mercor 用于衡量 AI 在具有经济价值的工作中表现的公开基准测试系列。本轮D轮融资将加速Mercor在研究、评估及后训练基础设施方面的投资，其中包括能够让智能代理学习复杂专业工作流的真实环境。关于Mercor Mercor 是一家致力于基于人类专业知识构建人工智能系统的数据公司。其拥有超过 500 万名专家的网络，帮助前沿人工智能实验室、科技巨头、人工智能初创企业以及《财富》500 强企业，针对真实的专业工作对模型进行评估和后训练。Mercor 成立于 2023 年，总部位于旧金山，获得了 Benchmark、Felicis、General Catalyst、Menlo Ventures、NVIDIA 和 Salesforce 的投资支持。更多信息请访问 mercor.com。 HRTech视角从人力资源科技赛道来看，Mercor 的融资浪潮印证一个趋势：AI 代理不再只是通用大模型，而是需要贴合岗位真实工作流程、依靠专业人力标注与评估体系打磨。这和 HR 领域 AI 招聘、AI 人才测评、员工服务智能体的底层逻辑相通，未来 HR 智能工具想要落地稳定可用，同样离不开岗位专家、真实业务场景的持续校准，也预示 HR 科技厂商会从单纯调用大模型，转向自建岗位评估基准与工作流训练环境。这类 AI 代理如何在人力资源场景落地、建立企业专属评估标准，也正是我们11月19日北京HRTechXPO超级盛典探讨的方向，欢迎到场一起交流 AI 时代人力科技的新机遇。

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2026年11月11日