Reflection AI Inc. , startuolis, kurį įkūrė buvę „Google DeepMind“ tyrėjai, šiandien oficialiai pradėjo veiklą su 130 milijonų dolerių pradiniu finansavimu. Finansavimas buvo užtikrintas per dvi raundus. Pirmas buvo 25 milijonų dolerių pradinis investavimas, kurį vedė „Sequoia Capital“ ir „CRV“. Pastarasis fondas taip pat kartu su „Lightspeed Venture Partners“ vedė vėlesnį 105 milijonų dolerių Serijos A finansavimo raundą. Finansavimo raunduose dalyvavo keletas žinomų investuotojų, įskaitant „Nvidia Corp. “ rizikos kapitalo padalinį, Reidą Hoffmaną, „LinkedIn“ bendraįkūrėją, ir Alexandr Wang, „Scale AI Inc. “ generalinį direktorių. Dabartinė įmonės vertė siekia 555 milijonus dolerių. Bendraįkūrėjai Misha Laskin (generalinis direktorius, dešinėje) ir Ioannis Antonoglou (kairėje) vadovauja Reflection AI. Laskin prisidėjo prie Google LLC „Gemini“ kalbos modelių serijos mokymo proceso, o Antonoglou daugiausia dėmesio skyrė po mokymo sistemų optimizavimui, kurie gerina rezultatų kokybę po pradinio mokymo. Reflection AI siekia sukurti „superintelektą“, apibrėžiamą kaip dirbtinio intelekto sistemą, sugebančią užtikrinti daugumą kompiuterinių užduočių. Įmonė pradeda šią kelionę kurdama autonominį programavimo įrankį, manydama, kad šio įrankio pagrindiniai elementai taip pat padės pasiekti superintelektą. Savo tinklaraščio įraše Reflection AI darbuotojai teigė: „Prasmingi pasiekimai, būtini visiškai autonominei kodavimo sistemai kurti — tokie kaip išplėstinis mąstymas ir iteracinis savišvieta — natūraliai gali būti taikomi platesniam kompiuterinių užduočių spektrui. “ Pirmiausia įmonė sutelks dėmesį į dirbtinio intelekto agentus, kurie automatizuoja konkrečias programavimo užduotis. Kai kurie agentai identifikuos kodo pažeidžiamumus, tuo tarpu kiti koncentruosis į atminties naudojimo optimizavimą ir patikimumo testavimą. Reflection AI taip pat siekia automatizuoti su tuo susijusius procesus.

Įmonė teigia, kad jos technologija gali generuoti dokumentaciją, paaiškinančią, kaip veikia kodo fragmentai, ir valdyti infrastruktūrą klientų programoms. Darbo skelbimas Reflection AI svetainėje rodo, kad įmonė ketina naudoti didelius kalbinius modelius (LLM) ir sutvirtinimo mokymą savo programinei įrangai. Tradiciškai, programuotojai mokė dirbtinio intelekto modelius su duomenų rinkiniais, kuriuose buvo paaiškinimai kiekvienam duomenų punktui. Sutvirtinimo mokymas pašalina šių paaiškinimų poreikį, supaprastindamas duomenų rinkinių kūrimą. Darbo skelbimas taip pat rodo, kad Reflection AI tiria „naujoviškas architektūras“ savo dirbtinio intelekto sistemoms, nurodydamas, kad jie gali tirti alternatyvas Transformer architektūrai, kuri yra plačiai paplitusi daugelyje LLM. Emerging konkurencinė architektūra, pavadinta Mamba, parodė didesnį efektyvumą įvairiais aspektais. Kitas darbo skelbimas AI infrastruktūros specialistui leidžia manyti, kad Reflection AI gali naudoti dešimtis tūkstančių grafikos plokščių modelių mokymui. Įmonė taip pat pažymėjo planus plėtoti „vLLM tipo platformas ne LLM modeliams“, kalbėdama apie vLLM, populiarų atvirojo kodo dirbtinio intelekto įrankį, kuris sumažina kalbinių modelių atminties naudojimą. „Sequoia Capital“ investuotojai Stephanie Zhan ir Charlie Curnin savo tinklaraščio įraše apmąstė: „Kai komanda tobulina modelių intelektą ir plečia jo galimybes, Reflection agentai prisiims daugiau atsakomybių. Įsivaizduokite autonominius kodavimo agentus, be nuovargio valdančius darbo krūvius, kurie trukdo komandos produktyvumui. “ Nuotrauka: Sequoia Capital