🌐 Trajectory obtiene 45 millones para facilitar entrenamiento de IA a expertos no técnicos
Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
Trajectory, una startup fundada per tres exalumnes de Stanford amb experiència a Google DeepMind i Apple, ha recaptat $45 milions en una ronda de finançament Sèrie A, assolint una valoració de $300 milions. La inversió va ser liderada per Sequoia, amb la participació de Nvidia, Bessemer Venture Partners i Bain Capital Ventures.
L'empresa té com a objectiu fer que l'entrenament de models d'intel·ligència artificial (IA) sigui accessible per a experts no tècnics, permetent que els models d'IA aprenguin del feedback i millorin contínuament en tasques especialitzades. Això és particularment rellevant en camps com el dret i les finances, on les empreses solen necessitar equips de recerca interns o consultors costosos per adaptar els models generals.
Trajectory utilitza un enfocament conegut com a aprenentatge continu, el que permet a les empreses començar amb un model d'IA de codi obert i connectar la plataforma a les seves aplicacions. D'aquesta manera, el model pot recopilar informació sobre el seu rendiment i utilitzar-la per millorar en tasques especialitzades amb el temps.
Empreses com Harvey i Rogo ja estan utilitzant la plataforma de Trajectory per entrenar models de codi obert, el que els permet actuar com a advocats experimentats o analistes financers aprenent de tasques prèvies, com revisar un tipus particular de contracte legal o valorar una empresa amb una metodologia específica.
El cofundador de Trajectory, Ronak Malde, va comparar els models fonamentals amb un estudiant de doctorat molt intel·ligent que sempre està començant una nova feina. "Però el que l'economia valora és algú que ha treballat en el mateix lloc durant 30 anys", va explicar Malde.
La startup també ha reclutat investigadors i dissenyadors de productes d'OpenAI, Stripe i Netflix, destacant la importància del disseny en l'accessibilitat de la seva interfície per a clients no tècnics.
Trajectory no està sola en aquest mercat. Altres empreses com Thinking Machines Lab, Applied Compute i Prime Intellect també estan treballant en l'automatització del post-entrenament. No obstant això, Malde creu que el major avantatge de Trajectory és el seu equip, que inclou investigadors destacats de Google DeepMind i Apple.
L'enfocament de Trajectory en mantenir els humans involucrats en el procés d'entrenament, a diferència de la millora autònoma, busca evitar resultats no desitjats o perillosos, segons el cofundador Michael Elabd.
Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
Trajectory, una startup fundada por tres exalumnos de Stanford con experiencia en Google DeepMind y Apple, ha recaudado $45 millones en una ronda de financiación Serie A, alcanzando una valoración de $300 millones. La inversión fue liderada por Sequoia, con la participación de Nvidia, Bessemer Venture Partners y Bain Capital Ventures.
La empresa tiene como objetivo hacer que el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) sea accesible para expertos no técnicos, permitiendo que los modelos de IA aprendan de la retroalimentación y mejoren continuamente en tareas especializadas. Esto es particularmente relevante en campos como el derecho y las finanzas, donde las empresas suelen necesitar equipos de investigación internos o consultores costosos para adaptar los modelos generales.
Trajectory utiliza un enfoque conocido como aprendizaje continuo, lo que permite a las empresas comenzar con un modelo de IA de código abierto y conectar la plataforma a sus aplicaciones. De este modo, el modelo puede recopilar información sobre su rendimiento y utilizarla para mejorar en tareas especializadas con el tiempo.
Empresas como Harvey y Rogo ya están utilizando la plataforma de Trajectory para entrenar modelos de código abierto, lo que les permite desempeñarse como abogados experimentados o analistas financieros aprendiendo de tareas previas, como revisar un tipo particular de contrato legal o valorar una empresa con una metodología específica.
El cofundador de Trajectory, Ronak Malde, comparó los modelos fundamentales con un estudiante de doctorado muy inteligente que siempre está comenzando un nuevo trabajo. «Pero lo que la economía valora es alguien que ha trabajado en el mismo puesto durante 30 años», explicó Malde.
La startup también ha reclutado investigadores y diseñadores de productos de OpenAI, Stripe y Netflix, destacando la importancia del diseño en la accesibilidad de su interfaz para clientes no técnicos.
Trajectory no está sola en este mercado. Otras empresas como Thinking Machines Lab, Applied Compute y Prime Intellect también están trabajando en la automatización del post-entrenamiento. Sin embargo, Malde cree que la mayor ventaja de Trajectory es su equipo, que incluye a investigadores destacados de Google DeepMind y Apple.
El enfoque de Trajectory en mantener a los humanos involucrados en el proceso de entrenamiento, a diferencia de la mejora autónoma, busca evitar resultados no deseados o peligrosos, según el cofundador Michael Elabd.
Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
Trajectory, a startup founded by three Stanford alumni with experience at Google DeepMind and Apple, has raised $45 million in a Series A funding round, reaching a valuation of $300 million. The investment was led by Sequoia, with participation from Nvidia, Bessemer Venture Partners, and Bain Capital Ventures.
The company aims to make artificial intelligence (AI) model training accessible to non-technical experts, allowing AI models to learn from feedback and continuously improve in specialised tasks. This is particularly relevant in fields such as law and finance, where companies often need in-house research teams or expensive consultants to tailor general models.
Trajectory uses an approach known as continuous learning, which allows companies to start with an open-source AI model and connect the platform to their applications. In this way, the model can gather information about its performance and use it to improve in specialised tasks over time.
Companies like Harvey and Rogo are already using Trajectory's platform to train open-source models, enabling them to perform like experienced lawyers or financial analysts by learning from previous tasks, such as reviewing a particular type of legal contract or valuing a company with a specific methodology.
Trajectory co-founder Ronak Malde compared foundational models to a very smart PhD student who is always starting a new job. "But what the economy values is someone who has worked in the same position for 30 years," Malde explained.
The startup has also recruited researchers and product designers from OpenAI, Stripe, and Netflix, highlighting the importance of design in the accessibility of its interface for non-technical clients.
Trajectory is not alone in this market. Other companies like Thinking Machines Lab, Applied Compute, and Prime Intellect are also working on post-training automation. However, Malde believes that Trajectory's greatest advantage is its team, which includes leading researchers from Google DeepMind and Apple.
Trajectory's focus on keeping humans involved in the training process, as opposed to autonomous improvement, seeks to avoid undesirable or dangerous outcomes, according to co-founder Michael Elabd.
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