Shlomo并不是第一次创业。22岁时他曾联合创立数据公司Explorium，并拿下1.25亿美元融资。但这次，他选择“极限精简”的方式再次出发，不走融资路线，不堆明星班底，而是用产品打穿市场。

实验结果表明，在LM1B和OWT基准测试中，Eso-LM模型实现了扩散模型的最优困惑度表现，同时在掩码扩散模型 (MDM)与自回归模型 (AR)的困惑度区间实现了更精细的插值调控 (见表1和表2)。