韓國最知名加速器COMEUP 選出潛力新創, 教育新創Riiid、時尚電商 ZigZag 和韓漫Kakao Webtoon

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韓國中小企業和新創企業部日前宣布了最終 72 家國內外新創企業將參加韓國最著名的加速器活動——COMEUP 2021。時尚獨角獸新創企業 ZigZag 在泰國和越南擁有創紀錄的交易額,Kakao Webtoon 在泰國贏得許多粉絲。此外,教育科技新創公司 Riiid 研究人員的工作在全球頂級 AI 和 EdTech 會議上獲得認可。

最終評選出72家國內外創新創業公司「Come Up Stars」(資料來源:中小企業部

COMEUP Stars 最終公佈了 72 家新創公司。(圖片來源:COMEUP STARS)

「COMEUP STARS」參加韓國最大的創業活動「COMEUP 2021」的評選結果已經公佈。COMEUP Stars 是一項發現在全球生態系統中引領創新的新創公司的計劃。

COMEUP 活動提供了新創企業之間的交流、全球投資商業配對和海外擴張機會。它有兩個聯盟供創業選擇——可以成長為下一個獨角獸的「火箭聯盟」和潛力巨大的「新秀聯盟」。「火箭聯盟」通過韓國風險投資推薦,評選出36家具備專業知識、能夠成長為下一個獨角獸的創新創業公司。經過COMEUP組委會第二階段評估(第一次文件,第二次網上公告)和審議,最終選出了72家創新創業公司。

縱觀COVID-19帶來的巨大變化,入選COMEUP Stars的參與企業的統計數據顯示,在入選的72家企業中,國內56家(77.8%)和海外16家(22.2%),顯示出對該事件較高水平地感興趣。特別是,在海外申請的36個國家的161家企業中,有7個國家的16家企業入選,其次是新加坡(6家)、美國(3家)、以色列和泰國(2家)。從經驗來看,28家公司(38.9%)的創業公司有3到5年的經驗,其次是20家(27.8%)新創公司的第1到3年,平均3.4年。

ZigZag 累計交易金額突破 3 兆韓元資料來源:Platum)

(圖片來源:ZigZag)

截至今年8月,Kakao Style 營運的時尚商務平台「ZigZag」累計交易額超過3兆韓元。ZigZag 於 2015 年 6 月推出,在推出三年半後,於 2018 年 12 月實現了 1 兆韓元的累計交易額。隨著交易金額的增長,2020年6月突破2兆韓元,今年8月累計交易金額突破3兆韓元,為一年又兩個月以來的首次。

目前,ZigZag 累計下載量超過 3200 萬次,門店約 5500 家,月用戶約 360 萬。基於今年的持續增長,如6月份實現最高月交易額900億韓元,預計2021年交易額將達到1兆韓元。 ZigZag解釋說,它為用戶提供了一種新的購物方式,過去六年的經驗有助於交易量的穩步增長。

延伸閱讀:韓國時尚App Zigzag透過「時尚」創造4億美元GMV,讓東大門商家走到亞洲

Kakao Webtoon 領跑泰國網漫市場(資料來源:韓國中央日報

Kakao Entertainment 的新 webtoon 應用程式 Kakao Webtoon 在 8 月份的收入方面在泰國 webtoon 應用程序排行榜上名列前茅,在 6 月份發布僅三個月後就擊敗了其競爭對手 Naver 的 webtoon 應用程序。

Kakao Webtoon 是 8 月 1 日至 31 日期間在泰國的 Google Play 商店和 Apple iOS 應用商店中排名第一的網路漫畫軟體。它也是同一時期同類產品中下載量最大的應用程式。

該應用程式於 6 月 7 日在泰國發布。在該應用程序發布後的四天內,它就創下了 3.7 億韓元(約 31 萬 6 千美元)的收入,並在該國的每日下載排名中名列前茅。Kakao Entertainment 將增長歸功於該國在泰國的 3G 和 4G 數據基礎設施的不斷發展。

Riiid 研究論文展示了人工智慧教育領域的技術進步和先驅資料來源:Riiid)

(圖片來源:Riiid)

領先的人工智慧教育公司 Riiid 宣布,其研究人員的六篇論文今年已在全球頂級人工智慧和教育技術會議上被接受,包括國際學習分析和知識會議 (LAK)、教育人工智能國際會議 (AIED) ) 和國際教育數據挖掘會議 (EDM)。論文論證了人工智能在教育中的學習效果,驗證了人工智慧模型的可靠性。

Riiid 人工智慧研究主管 Jason Juneyoung Park 說:「教育中的人工智慧 (AIEd) 是學習科學、教育學和認知心理學等不同領域以綜合方式發揮作用的地方。」自 2015 年人工智慧沒有受到太多關注以來,Riiid 一直在收集匿名數據,「我們繼續將重點放在 AIEd 研究上,並擴大研究能力的技術進步。」

3 月 LAK 21 接受的兩篇論文是關於預測學習行為和最大化學習效果的研究。論文「SAINT+:為 EdNet 正確性預測集成時間特徵」定義並應用了與學習時間相關的數據,例如問題解決時間和答案提交時間,以顯著提高答案正確性預測算法的準確性。在另一篇題為「有效標準化考試準備建議」的論文中,提出了一種算法,該算法通過預測學習者的學習技能來選擇和推薦能夠最大限度地提高學習效果的問題,並通過線上講座影片等其他學習工具提高這些技能。

在 AIED 21 上,Riiid 的論文因用最少的問題診斷學習者的學習狀態並評估預測模型的可靠性而獲得認可。在 EDM 21 上,Riiid 的一篇論文重點介紹了一種用於提高 AI 模型可靠性以及改進學習偏差和分數預測算法的結構。特別是,EDM 接受的論文「通過判別預訓練進行學術表現預測的知識轉移」被提名為最佳論文。該論文提出了一種方法,通過在 AIEd 中首次應用最新的自然語言處理技術,與當前最高精度模型相比,將錯誤率降低了 4%。

AI個人化學習不用一天讓你多益提高165分?韓國教育科技Riiid獲軟銀領投1.75億美元

(編譯:Clementine Wang,核稿:William Lin,新聞來源:KoreaTechDesk

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