Trajectory, Yapay Zeka Modellerinin Sürekli Öğrenmesini Sağlamak İçin 45 Milyon Dolar Yatırım Aldı
Kaynak: techcrunch.com ·
Teknoloji uzmanı olmayan kişilerin yapay zeka modellerini eğitebilmesini amaçlayan Trajectory, Sequoia liderliğinde gerçekleştirilen A serisi yatırım turunda 300 milyon dolar değerleme üzerinden 45 milyon dolar yatırım aldı. Nvidia, Bessemer Venture Partners ve Bain Capital Ventures'ın da katıldığı bu turla birlikte girişim, açık kaynaklı yapay zeka modellerinin geri bildirimler yoluyla uzmanlık alanlarında sürekli gelişmesini sağlayan platformunu halka açık hale getirdi. Hukuk ve finans gibi alanlardaki şirketlerin karmaşık araştırma ekiplerine veya danışmanlara olan bağımlılığını azaltmayı hedefleyen platform, kullanıcıların kendi organizasyonları için doğru olanı tanımlayarak modellerini iyileştirmesine olanak tanıyor.
Neden önemli?
Mevcut yapay zeka modelleri ek eğitim almadan hatalarından ders çıkaramazken, şirketler bu sorunu çözmek için pahalı iç araştırma ekiplerine veya danışmanlara ihtiyaç duyuyordu. Trajectory, bu süreci otomatikleştirerek hukuk, tıp ve finans gibi uzmanlık alanlarındaki kişilerin kodlama yapmadan modelleri neredeyse otomatik olarak iyileştirmesini sağlıyor ve uzmanlaşmış yapay zekaların dağıtımını daha hızlı ve ucuz hale getiriyor.
Bununla neler yapılabilir?
- Olası kullanım: Hukuk bürolarının belirli türdeki hukuki sözleşmeleri inceleyerek deneyimli avukatlar gibi performans göstermesi için açık kaynaklı modelleri sonradan eğitmesi.
- Olası kullanım: Finans kuruluşlarının belirli bir metodoloji kullanarak bir şirkete değer biçmesi ve geçmiş görevlerden öğrenen modelleri sürekli geliştirmesi.
Somut sonuçlar ve kanıtlar
- Trajectory, Sequoia liderliğinde, Nvidia, Bessemer Venture Partners ve Bain Capital Ventures'ın katılımıyla 300 milyon dolar değerleme üzerinden 45 milyon dolar A serisi yatırım aldı. (Kaynak)
Sınırlar ve açık kalan sorular
Sürekli öğrenme platformunun erişim maliyetleri, deneme koşulları ve şirketlerin özel altyapılarına entegrasyon süreçlerindeki olası kısıtlamalar kaynakta belirtilmemektedir.