Reflection AI Inc. , стартап, заснований колишніми дослідниками Google DeepMind, офіційно розпочав свою діяльність сьогодні з початковим фінансуванням у 130 мільйонів доларів. Фінансування було отримано через два раунди. Перший — це інвестиції на стадії посіву в розмірі 25 мільйонів доларів, які очолили Sequoia Capital і CRV. Остання компанія також співочолила наступний раунд фінансування серії A у розмірі 105 мільйонів доларів разом з Lightspeed Venture Partners. У фінансуванні взяли участь кілька відомих інвесторів, зокрема венчурна капітальна компанія Nvidia Corp. , Рейд Хоффман, співзасновник LinkedIn, та Олександр Ванг, генеральний директор Scale AI Inc. Поточна оцінка компанії становить 555 мільйонів доларів. Співзасновники Міша Ласкін (генеральний директор, на зображенні праворуч) та Йоанніс Антоноглу (ліворуч) ведуть Reflection AI. Ласкін працював над робочим процесом тренування для серії мовних моделей Gemini компанії Google LLC, у той час як Антоноглу зосередився на оптимізації систем після тренування, що покращує якість виходу після початкового навчання. Reflection AI має намір створити "суперінтелект", визначений як система штучного інтелекту, здатна виконувати більшість комп'ютерних завдань. Компанія розпочинає цю подорож, розробляючи автономний програмний інструмент, вважаючи, що базові елементи для цього інструменту також допоможуть досягти суперінтелекту. У блозі співробітники Reflection AI зазначили: “Прориви, необхідні для створення повністю автономної системи кодування — такі як просунуте міркування і ітеративне самовдосконалення — можуть бути природно застосовані до більш широкого спектру комп'ютерних завдань. ” Спочатку компанія зосередиться на агентів штучного інтелекту, які автоматизують конкретні програмні завдання. Деякі агенти ідентифікуватимуть вразливості в коді, в той час як інші будуть зосереджені на оптимізації використання пам'яті та тестуванні надійності. Reflection AI також має намір автоматизувати процеси, пов'язані з програмуванням.

Компанія стверджує, що її технології можуть генерувати документацію, що пояснює, як працюють фрагменти коду, і управляти інфраструктурою для клієнтських додатків. У оголошенні про роботу на вебсайті Reflection AI зазначено, що компанія має намір використовувати великі мовні моделі (LLM) і навчання з підкріпленням для свого програмного забезпечення. Традиційно розробники навчали моделі штучного інтелекту на наборах даних, які містили пояснювальні нотатки для кожної точки даних. Навчання з підкріпленням усуває потребу в цих поясненнях, спрощуючи створення наборів даних. Оголошення про роботу також вказує, що Reflection AI досліджує “нові архітектури” для своїх систем штучного інтелекту, що свідчить про можливість вивчення альтернатив архітектури Transformer, яка є поширеною в більшості LLM. Поява конкурентної архітектури під назвою Mamba демонструє більшу ефективність у різних аспектах. Ще одне оголошення про роботу для фахівця з інфраструктури штучного інтелекту натякає на те, що Reflection AI може використовувати десятки тисяч графічних карт для навчання моделей. Компанія також зазначила наміри розробити “платформи, схожі на vLLM, для нефункціональних моделей”, маючи на увазі vLLM, популярний інструмент з відкритим кодом, який мінімізує використання пам'яті мовних моделей. Інвестори Sequoia Capital Стефані Жан і Чарлі Карнін у блозі відзначили: “Коли команда покращить інтелект моделей, розширюючи їх можливості, агенти Reflection зможуть виконувати більше обов'язків. Уявіть собі автономних агентів кодування, які невтомно управляють навантаженнями, що заважають продуктивності команди. ” Фото: Sequoia Capital