Trajectory основали примерно год назад трое бывших однокурсников из Стэнфорда. Теперь компания объявила о раунде серии A на $45 млн при оценке $300 млн, сообщает TechCrunch. Раунд возглавила Sequoia, в нем также участвовали Nvidia, Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures. В штате стартапа 18 человек.
Что делает продукт
Trajectory берется за такую проблему: современные модели не учатся на собственных ошибках, пока их не обучат заново. Компании, которым нужна модель для узкой области вроде права или финансов, обычно дообучают универсальную модель. Для этого, как правило, нужна своя исследовательская команда или платные внешние инженеры.
Trajectory хочет автоматизировать этот цикл. Бизнес берет открытую модель и подключает платформу к своим приложениям. Платформа собирает отзывы о том, как модель справляется с задачами, и по ним доучивает ее, так что со временем она лучше решает специализированные задачи. Сама компания называет этот подход непрерывным обучением.
Сооснователь Ронак Малде говорит, что юристы, врачи и другие специалисты могут улучшать модели почти автоматически, своими силами. Пользователи сами определяют, как выглядит хороший результат для их организации, а платформа превращает это в улучшения модели. Сооснователь Арджун Каранам добавляет, что команда сделала интерфейс, который должен упростить дообучение для нетехнических клиентов.
Кто уже пользуется
Harvey и Rogo уже дообучают на платформе открытые модели, например для проверки определенного типа юридических договоров или для оценки компании по конкретной методике. Среди клиентов также Decagon, Mercor и Nvidia. Теперь платформа доступна всем.
Конкуренты и вопрос безопасности
Прямым конкурентом Trajectory называет Thinking Machines Lab, создателя платформы для дообучения Tinker. Отдельно компания выделяет Applied Compute, которую в прошлом месяце оценили в $3,25 млрд, и Prime Intellect, помогающую бизнесу создавать и обучать собственных агентов.
Сооснователь Майкл Элабд сравнивает подход с рекурсивным самоулучшением, но с человеком в цикле обучения. По его мнению, так безопаснее, чем автономное самоулучшение.
О чем источник умалчивает
В материале нет ни цен, ни тарифных планов, ни технических требований к публичной платформе, нет и данных о качестве работы. Заявления о более быстром и дешевом специализированном ИИ принадлежат самой компании, независимо источник их не проверял.