「Fileread」完成600万美元种子轮融资，使用LLM提高法律发现的效率

　　法律技术初创公司"Fileread"最近完成了一轮种子融资，共筹集了600万美元的资金。这轮融资由Gradient Ventures领投，Soma Capital也参与了投资。"Fileread"计划将这笔新资金用于人才招聘、产品扩大以及探索将大型语言学习模型（LLM）应用于法律领域的新方法。

　　"Fileread"是一家成立于2020年的公司，由Koh和联合创始人兼联席首席执行官Daniel Hu领导。他们之前曾与斯坦福大学的Deliberate Democracy Lab合作，对决策过程进行分析。随后，首席运营官兼共同创始人Freya Zhou加入了团队，"Fileread"便开始建立他们的第一个LLM平台。

　　LLM（Large Language Model）模型具有在海量文本中查找并提取正确段落的强大能力，而这正是法律发现所需要的。"Fileread"利用LLM模型开发了一种创新的法律发现工具，旨在帮助律师更高效地处理大量文件。

　　在诉讼过程中，律师们通常需要花费大量时间来审查和整理大量文件。"Fileread"利用大型语言学习模型（LLM）开发了一种更快、更高效的法律发现工具，旨在解决这一问题。该工具可以帮助律师们更有效地处理文件，节省时间和精力。

　　通过这轮融资，"Fileread"计划扩大其专家团队，并进一步发展和改进他们的产品。他们将寻找新的方法，将大型语言学习模型（LLM）应用于法律领域其他的应用场景。这将有助于提高法律工作的效率和准确性。

　　"Fileread"的种子融资得到了Gradient Ventures和Soma Capital的支持，这将为他们的发展提供强有力的资金支持。这也标志着法律技术领域对于利用人工智能和自然语言处理等技术解决实际问题的兴趣与投资的增加。"Fileread"将继续努力通过创新技术来改善法律行业的工作效率，并为律师们提供更好的工具和解决方案。