Reflection AI株式会社は、元Google DeepMindの研究者たちによって設立されたスタートアップで、初期資金として1億3千万ドルを確保し、正式に発表されました。 この資金は2回のラウンドで調達されました。最初はSequoia CapitalとCRVが主導した2500万ドルのシード投資で、次にLightspeed Venture Partnersと共同で105百万ドルのシリーズA資金を調達しました。 この資金調達のラウンドには、Nvidia社のベンチャーキャピタル部門、LinkedIn共同創設者リード・ホフマン、Scale AI株式会社のCEOアレクサンドル・ワンなど、著名な投資家が参加しました。現在、同社の評価額は5億5500万ドルです。 共同創設者のミーシャ・ラスキン（CEO）とイオアニス・アントノグル（左）は、Reflection AIを率いています。ラスキンはGoogle LLCのGemini言語モデルシリーズのトレーニングワークフローに貢献し、アントノグルは初期トレーニング後の出力品質を向上させるためのポストトレーニングシステムの最適化に焦点を当てました。 Reflection AIは、ほとんどのコンピュータ関連の作業を処理できるAIシステム「スーパ―インテリジェンス」を創造することを目指しています。同社は、自律プログラミングツールの開発からこの旅を始め、このツールの基盤となる要素がスーパ―インテリジェンスの実現にも役立つと信じています。 Reflection AIのスタッフはブログ投稿で「完全に自律したコーディングシステムを構築するために必要な突破口—高度な推論や反復的な自己改善—は、より広範なコンピュータタスクに自然に適用できます」と述べました。 初期段階では、同社は特定のプログラミングタスクを自動化するAIエージェントに集中します。一部のエージェントはコードの脆弱性を特定し、他はメモリ使用の最適化や信頼性のテストに注力します。 Reflection AIは、関連プロセスの自動化も目指しています。同社は、自社の技術がコードスニペットの機能を説明するドキュメントを生成し、顧客アプリケーションのインフラを管理できると主張しています。 Reflection AIのウェブサイトの求人情報によれば、同社は大規模言語モデル（LLM）と強化学習をソフトウェアに活用する意向を示しています。従来、開発者は各データポイントに説明ノートを含むデータセットでAIモデルを訓練しましたが、強化学習はこれらの説明を不要にし、データセットの作成を簡素化します。 求人情報は、Reflection AIがAIシステムのために「新しいアーキテクチャ」を探求していることも示唆しており、ほとんどのLLMで広く使われているトランスフォーマーアーキテクチャの代替を検討している可能性があります。新たに登場した競合アーキテクチャであるMambaは、さまざまな面でより高い効率性を示しています。 AIインフラストラクチャのスペシャリストのもう一つの求人情報は、Reflection AIがモデル訓練のために数万枚のグラフィックスカードを使用する可能性を示唆しています。同社はまた、「非LLMモデルのためのvLLMのようなプラットフォーム」の開発計画にも言及しており、これは言語モデルのメモリ使用を最小限に抑える人気のオープンソースAIツールであるvLLMを指しています。 Sequoia Capitalの投資家であるステファニー・ザンとチャーリー・カーニンはブログ投稿で、「チームがモデルの知性を高め、その能力を拡大するにつれ、Reflectionのエージェントはより多くの責任を担うようになるでしょう。自律コーディングエージェントがチームの生産性を妨げる作業負荷を疲れ知らずに管理する様子を想像してみてください」と述べました。 写真: Sequoia Capital