15 millió dolláros tőkével indul a Trajectory, a munka közben tanuló AI fejlesztésére

Újabb ígéretes szereplő lépett be a mesterséges intelligencia piacára: a korábban a DeepMind és az Apple kötelékében dolgozó kutatók által alapított Trajectory 15 millió dolláros seed tőkével indult el. A startup célja nem kevesebb, mint a folyamatos tanulás, vagyis a continual learning platformjának kiépítése. Olyan AI-technológiát fejlesztenek, amely a statikus működéssel szakítva a valós idejű tapasztalatokból és a felhasználói interakciókból képes folyamatosan okosodni és fejlődni.

A Trajectory megközelítése alapjaiban változtathatja meg a modellek fejlesztését. A rendszer rögzíti a felhasználók által végzett javításokat, újrapróbálkozásokat és szerkesztéseket a termékadatokból. Ezeket az értékes visszajelzéseket felhasználva folyamatosan utótanítja, azaz post-train fázisnak veti alá a modelleket, amelyek így az idő múlásával egyre pontosabbá válnak. A csapat szakmai háttere garancia a minőségre, hiszen a szakemberek a DeepMind, az OpenAI, az Apple, a Meta SuperIntelligence Lab és a Scale AI soraiból érkeztek. Ezt a kiemelkedő koponyákból álló csapatot és az elképzelést értékelte a Conviction és a Bessemer is, akik a mostani 15 millió dolláros befektetési kört vezették.

Bár a startup még korai fázisban van, már most olyan neves korai ügyfeleket tudhat maga mögött, mint a Clay, a Harvey, a Decagon és a Rogo. A Trajectory állítása szerint az így utótanított modelljeik a kritikus, szűk részfeladatokon teljesítményben már most felülmúlják a piacon elérhető legnagyobb frontier AI modelleket. Jelenleg ezeket a modelleket még hetente tanítják utólag, de a fejlesztők gőzerővel dolgoznak a folyamat gyorsításán. A céljuk az óránkénti frissítés elérése, a végső víziójuk pedig egy olyan rendszer, amely minden egyes interakció után azonnal képes megújulni és tanulni.

Ez a fejlesztés azért bír rendkívüli jelentőséggel, mert a vállalkozások számára egy igazi szent grált jelent. Egy olyan modell, amely képes tanulni a hibákból és a finomításokból, hatékonyan ötvözi az eredeti kimenetet a felhasználók folyamatos visszajelzéseivel. Ha a Trajectory-nak sikerül maradéktalanul megvalósítania a terveit, a cégek olyan AI-alapú eszközökhöz jutnak, amelyek minősége a visszajelzések után szinte azonnal hatványozódik. Ez a fajta adaptivitás pedig pontosan úgy működik, mint ahogyan mi, emberek tanulunk a mindennapi tapasztalatainkból.