Reflection AI Inc. , წარმატებული სტარტაპი, რომელსაც დაარსებული აქვს ყოფილი Google DeepMind-ის მკვლევრებით, ოფიციალურად დაიწყო დღეს 130 მილიონი დოლარის თავდაწყების ფინანსირებით. ფინანსიმ დაბლა ორი რაუნდურად მიიღწევა. პირველი იყო 25 მილიონი დოლარის საწყისი ინვესტიცია, რომელსაც ხელმძღვანელობდა Sequoia Capital და CRV. ბოლო კომპანიამ ასევე თანათავმჯდომარეობა მოიძია შემდგომ 105 მილიონ დოლარის სერია A ფინანსურ რაუნდში Lightspeed Venture Partners-თან ერთად. ფინანსირების რაუნდებში მოიზიდა რამდენიმე ცნობილი ინვესტორი, მათ შორის Nvidia Corp. -ის სამოქმედო კაპიტალის განყოფილება, LinkedIn-ის თანადამფუძნებელი რეიდ ჰოფმან და Scale AI Inc. -ის გენერალური დირექტორი ალექსანდრ ვანგი. კომპანიის მიმდინარე შეფასება 555 მილიონ დოლარად არის. თანადამფუძნებლები მიხაილ ლასკინი (გენერალური დირექტორი, მარჯვნივ) და იოანისი ანტონოგლუ (მარცხნივ) ხელმძღვანელობენ Reflection AI-ს. ლასკინი დაეხმარა Google LLC-ის Gemini ენის მოდელის სერიების ტრენინგის სამუშაო ნაკადში, ხოლო ანტონოგლუმ მხარს დაუჭირა დამატებითი თუ შემდგომი სისტემების ოპტიმიზაციას, რომლებიც აუმჯობესებენ გამოსაყენებელი ხარისხის შემდეგ. Reflection AI-ს მიზანია "სუპერინტელექტის" შექმნა, რაც შეიძლება იყოს ისეთი AI სისტემა, capable of handling معظم კომპიუტერულ სამუშაოებზე. კომპანია ამ მოგზაურობას იწყებს ავტომატური პროგრამირების ინსტრუმენტის განვითარებით, მიიჩნევს, რომ ამ ინსტრუმენტის საწყისი ელემენტები ასევე დაეხმარება სუპერინტელექტის მიღწევაში. ბლოგ პოსტში Reflection AI-ის თანამშრომლებმა განაცხადეს: „პირველადი ავტონომიური კოდის სისტემის შექმნას საჭირო ყველა ახალი მიღწევა - როგორიცაა მოწინავე მიზეზებით გადაწყვეტილების მიღება და ტელეპორტული თვითგამოწერა - ბუნებრივად შეიძლება იყოს ფართო სპექტრით კომპიუტერული ამოცანებისთვის. ” საწყის ეტაპზე კომპანია კონცენტრირდება AI აგენტებზე, რომლებიც ავტომატურად ასრულებენ კონკრეტულ პროგრამირების ამოცანებს. ზოგი აგენტი აღმოაჩენს კოდის სისუსტეებს, ხოლო სხვები კონცენტრირდებიან მეხსიერების გამოყენებასა და სანდოობის ტესტირებაზე. Reflection AI ასევე ეშვება დაკავშირებული პროცესების ავტომატიზაციისკენ.

კომპანია აცხადებს, რომ მისი ტექნოლოგია შეუძლია გამოიმუშავოს დოკუმენტაცია, რომელიც ახსნის, როგორ ფუნქციონირებს კოდის მცირე ნაწილები და მართავს ინვესტიციების ინფრასტრუქტურას. Reflection AI-ის ვებსაიტზე არსებული სამუშაო შემოთავაზება მიუთითებს, რომ კომპანია გეგმავს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) და გამაძლიერებელი სწავლების გამოყენებას თავის პროგრამულ უზრუნველყოფაში. საყოველთაოდ, დეველოპერები AI მოდელების ტრენინგს ატარებდნენ მონაცემთა ნაკრებებით, რომლებიც მოიცავდა განმარტების მოსაზრებებს თითოეული მონაცემური წერტილისთვის. გამაძლიერებელი სწავლება ამ განმარტებების საჭიროებას ართულებს, რაც მონაცემთა ნაკრების შექმნას ამარტივებს. ჯანმრთელობის გამოცხადება ასევე აღნიშნავს, რომ Reflection AI გამოსაცდელობაში შეისწავლის „ახალ არქიტექტურებს“ თავისი AI სისტემებისთვის, რაც მიუთითებს, რომ შესაძლებელი იყო, რომ ის არაჯანსაღი Transformer არქიტექტურის ალტერნატივების შესწავლას დაიწყებდა, რომელიც მჭიდროა უმეტეს LLM-ებში. ახალი კონკურენტი არქიტექტურა სახელწოდებით Mamba უკეთეს ეფექტურობას აჩვენებს სხვადასხვა ასპექტებში. შემდეგი სამუშაო შეთავაზება AI ინფრასტრუქტურის სპეციალისტისთვის მიანიშნებს, რომ Reflection AI შეიძლება გამოიყენოს ათასობით გრაფიკული ბარათი მოდელების ტრენინგისთვის. კომპანია ასევე აღნიშნავს გეგმების დამუშავებას „vLLM-ის მსგავსი პლატფორმების არ-LLM მოდელებისთვის“, რაც vLLM-ის ანალოგიურ პოპულარულ ღია კოდის AI ინსტრუმენტზე მიუთითებს, რომელიც ამცირებს ენობრივი მოდელების მეხსიერების გამოყენებას. Sequoia Capital-ის ინვესტორებმა სტეფანე ძჰანმა და ჩარლის კურნინმა ბლოგ პოსტში განაცხადეს: „როგორც გუნდი კოდის ინტელექტის გაუმჯობესებას აჩენს, მისი შესაძლებლობების გაფართოება, Reflection-ის აგენტები უფრო მრავალ პასუხისმგებლობას მოათავსებენ. წარმოგიდგენიათ ავტომატური კოდის აგენტები, რომლებიც დაუღალავად მართავენ სამუშაოს, რომელიც გუნდის პროდუქტიულობას საკითხებში შეეჩერება. " ფოტო: Sequoia Capital