Trajectory привлекла $45 млн для упрощения обучения ИИ-моделей

Стартап Trajectory, основанный около года назад выпускниками Стэнфорда с опытом работы в Google DeepMind и Apple, объявил о привлечении 45 миллионов долларов в рамках раунда Серии А. Лид-инвестором выступила компания Sequoia, а общая оценка молодой компании достигла 300 миллионов долларов при штате в 18 сотрудников.

• Основан год назад тремя выпускниками Стэнфорда из Google DeepMind и Apple.
• Привлек $45 млн в раунде Серии А при оценке в $300 млн под руководством Sequoia.
• Платформа автоматизирует непрерывное обучение ИИ с помощью фидбека от экспертов.
• Клиентами уже выступают Harvey, Rogo, Decagon, Mercor и Nvidia.

Проблема современных базовых моделей

Современные модели искусственного интеллекта от ведущих лабораторий обладают критическим ограничением: они не способны учиться на собственных ошибках без дополнительного вмешательства. Компании, внедряющие ИИ в такие специализированные сферы, как юриспруденция и финансы, вынуждены нанимать дорогие исследовательские команды или сторонних консультантов для кастомизации.

По словам сооснователя Ронака Малде, базовые модели похожи на очень умного аспиранта, который только что устроился на первую работу. Экономика же ценит специалистов с многолетним стажем, и стартап стремится решить именно эту задачу с помощью подхода, известного как непрерывное обучение (continual learning).

Как работает платформа Trajectory

Платформа позволяет компаниям брать открытые ИИ-модели, подключать их к своим приложениям и собирать отзывы о качестве работы. Trajectory использует эти данные для повторного обучения модели, помогая ей со специализированными задачами. В результате юристы, врачи и другие эксперты могут самостоятельно улучшать ИИ без глубоких знаний в программировании.

Такой подход похож на рекурсивное самосовершенствование, однако сооснователь Майкл Элабд подчеркивает важность участия человека в процессе обучения. Это гарантирует безопасность и предотвращает нежелательные или опасные результаты, которые могут возникнуть при полной автономности системы.

Конкуренты и рыночная позиция

На рынке автоматизации пост-тренировки у Trajakan есть серьезные конкуренты, включая Thinking Machines Lab под руководством бывшего CTO OpenAI Миры Мурати, Applied Compute с оценкой в 3,25 миллиарда долларов и Prime Intellect. Тем не менее команда делает ставку на свой сильный бэкграунд и удобный интерфейс, разработанный выходцами из OpenAI, Stripe и Netflix.

Платформа уже используется такими компаниями, как Harvey, Rogo и Nvidia, а теперь инструмент становится общедоступным. Для бизнеса это означает значительное ускорение и удешевление внедрения специализированных ИИ-решений без необходимости содержать большой штат ML-инженеров.