大型モデルは低迷しているが、エージェント向けの資金調達ブームはまだ本格化しているようだ。 Imbue は最近シリーズ B 融資で 2 億米ドルを受け取り、その評価額は 10 億米ドルを超えています。筆頭投資家は仮想通貨億万長者のジェド・マケイレブ氏が設立した非営利団体「アステラ・インスティテュート」で、同時にエヌビディア氏、ゼネラル・モーターズ傘下の自動運転会社クルーズの最高経営責任者（CEO）カイル・フォークト氏、ノーション共同創設者のサイモン・ラスト氏も名を連ねている。投資家は Imbue が AI 分野で新たなユニコーンに成長するのを支援しました。大規模な言語モデルは Open AI と競合できない可能性がありますが、エージェントに関しては、誰がこの分野の「OpenAI」になるかを言うのは困難です。
AI エージェント分野の新興企業である Imbue は、テクノロジー指向の人工知能研究所のようなもので、誰もが独自の人工知能をカスタマイズできるように、プログラミング シナリオから開始してモデルの推論能力のトレーニングに取り組んでいます。エージェント。
Sense 氏のコメント: Imcue が女性起業家が率いる数少ない AI スタートアップの 1 つであることは注目に値します。創設者のカンジュンは「人」、「文化」、社会組織に焦点を当て、機械の思考方法を理解することで一般的な知能の実現に取り組んでいます。卒業後、Kanjun 氏は Dropbox にチーフ スタッフとして入社し、会社を 300 名から 1,500 名に成長させ、その後、YC が投資した AI 採用プラットフォームである The Archive と Sourceress を設立しました。
彼らは、超大規模言語モデルに基づいたエージェント トラックを目指しており、AI 推論能力を継続的に向上させ、エージェント シナリオを充実させ、スーパー PC で完全な AI インテリジェンスを実現することを目指しています。 . サービスと私たちの日々の仕事。
1. 有能なエージェントは強力な推論能力を訓練する必要がある
彼らは、現在の AI システムがユーザーに代わって単純なタスクを完了する能力には非常に限界があり、今後数年間で急速な進歩が期待できるものの、AI エージェントが真に強力な機能でより複雑な目標を達成できるようになるまではならないだろうと述べています。安全で使える方法ですが、やるべきことはまだたくさんあります。
**インターフェース層。 **現在の AI チャット インターフェイスは基本的にスキューモーフィックです。チームは、これが必ずしも対話するための最善の方法ではないと考えています。新しい対話型インターフェイスは、エージェントの堅牢性、コラボレーション能力、信頼感にうまく対処できる可能性があります。エージェントは世界を理解し、より現実的になることができます。
私たちが人工知能エージェントを構築するとき、実際には、私たちの目標を理解し、積極的に通信し、バックグラウンドで動作するスマート PC を構築していることになります。今日、私たちはコンピューターなしでは生きていけません。コンピューターの前にいないと何もすることが難しいからです。本当に役立つ AI エージェントはこれを根本的に変え、私たちが本当に関心のあることに集中できるようにします。
評価額 10 億米ドルの Imbue は、エージェントの次の段階に進むために 2 億米ドルの資金を調達しました。
出典: SenseAI
大型モデルは低迷しているが、エージェント向けの資金調達ブームはまだ本格化しているようだ。 Imbue は最近シリーズ B 融資で 2 億米ドルを受け取り、その評価額は 10 億米ドルを超えています。筆頭投資家は仮想通貨億万長者のジェド・マケイレブ氏が設立した非営利団体「アステラ・インスティテュート」で、同時にエヌビディア氏、ゼネラル・モーターズ傘下の自動運転会社クルーズの最高経営責任者（CEO）カイル・フォークト氏、ノーション共同創設者のサイモン・ラスト氏も名を連ねている。投資家は Imbue が AI 分野で新たなユニコーンに成長するのを支援しました。大規模な言語モデルは Open AI と競合できない可能性がありますが、エージェントに関しては、誰がこの分野の「OpenAI」になるかを言うのは困難です。
AI エージェント分野の新興企業である Imbue は、テクノロジー指向の人工知能研究所のようなもので、誰もが独自の人工知能をカスタマイズできるように、プログラミング シナリオから開始してモデルの推論能力のトレーニングに取り組んでいます。エージェント。
10 億米ドルという評価額が注目を集めていますが、Imbue 自体はまだ非常に初期段階にあり、従業員数はわずか 20 名で、成熟した製品はまだありません。これは同社の価値観とも密接に関係しているが、創業者らは「Imbueの商業化への道はまだ長い。資金調達の過程では、意図的にベンチャーキャピタルとの面談を避けた。非営利団体は同社の成長にもっと辛抱強く取り組むだろう」と述べた。
Imbue チームは小規模ですが、チーム メンバーは非常に多様な背景を持ち、AI、神経科学、プラズマ物理学、その他の分野で豊富な経験を持っています。
Sense 氏のコメント: Imcue が女性起業家が率いる数少ない AI スタートアップの 1 つであることは注目に値します。創設者のカンジュンは「人」、「文化」、社会組織に焦点を当て、機械の思考方法を理解することで一般的な知能の実現に取り組んでいます。卒業後、Kanjun 氏は Dropbox にチーフ スタッフとして入社し、会社を 300 名から 1,500 名に成長させ、その後、YC が投資した AI 採用プラットフォームである The Archive と Sourceress を設立しました。
1. 有能なエージェントは強力な推論能力を訓練する必要がある
彼らは、現在の AI システムがユーザーに代わって単純なタスクを完了する能力には非常に限界があり、今後数年間で急速な進歩が期待できるものの、AI エージェントが真に強力な機能でより複雑な目標を達成できるようになるまではならないだろうと述べています。安全で使える方法ですが、やるべきことはまだたくさんあります。
推論 は、効果的なエージェントを完成させるための主な障害であるとよく考えられています。これには、不確実性に対処し、いつ方法を変更するかを判断し、質問し、新しい情報を収集し、複雑で困難な現実の状況に対処する能力が含まれます。問題を予測する能力。信頼性の高い推論モデルを作成するために、Imbue は「フルスタック」アプローチを採用しています。つまり、基本モデルのトレーニング、実験的なエージェントとインターフェイスの構築、インフラストラクチャ ツールへのリソースの投資、およびモデル操作のコア メカニズムの継続的な学習です。
*モデルレイヤー。 ** Imbue によってトレーニングされた非常に大規模なモデルには、1,000 億を超えるパラメータがあります。NVIDIA の投資により、 約 10,000 個の H100 クラスター ** があり、トレーニング データからアーキテクチャおよび推論メカニズムに至るまで、あらゆるものを迅速に実行できます。 OpenAI が GPT-3 のトレーニングに使用したのと同じ数のプロセッサー。
**エージェント層。 ** 現在、Imue は主に内部コーディング用のエージェントを開発しており、さらに多くのエージェントの指示も検討中です。
**インターフェース層。 **現在の AI チャット インターフェイスは基本的にスキューモーフィックです。チームは、これが必ずしも対話するための最善の方法ではないと考えています。新しい対話型インターフェイスは、エージェントの堅牢性、コラボレーション能力、信頼感にうまく対処できる可能性があります。エージェントは世界を理解し、より現実的になることができます。
**ツールレイヤー。 ** Imbue は、エラー チェックやエージェントやモデルの視覚化ページなど、内部システムに多くのリソースを投資しています。効率化ツールの構築を改善することで、プロセス全体をより視覚的にすることができ、同時に新しいアイデアを注入することができます。外部製品ツールに組み込みます。
**理論レベル。 **インビューの研究者は、自己教師あり学習の理論的基礎と、制御ニューラル ネットワークなどのシステム学習の基本法則に関する記事を発表しており、深層学習理論を深く理解することによってのみ、学習プロセスの背後にある中核メカニズムをより深く理解できると考えています。大規模な言語モデルです。
2. コーディング エージェントをエントリ ポイントとして使用して開発する
Imue は最初からエージェントのエントリ ポイントとして コーディング シナリオ を選択しました。主な理由は次のとおりです。
**使用はイノベーションの必要条件です。 **開発された製品が日常業務で頻繁に使用される場合、その製品に十分な注意を払うことができ、その後の最適化のために十分な情報を得ることができます。
**エンコードの問題を解決すると、モデルの推論能力が向上します。 **おそらく、コードはインターネット上にある数少ない明示的な推論例の 1 つであるため、コードを使用したトレーニングによりモデルの推論機能が向上することがよくあります。また、プログラミングの問題は非常に客観的であるため (コードがテストに合格するか不合格か)、基礎となるシステムに有意義な改善が加えられているかどうかを理解するための理想的なテスト ベッドとなります。
**コーディングスキルは最終的な問題解決に重要です。 **コードの生成は、エージェントが問題を解決する効果的な方法です。コーディング能力が向上すると、エージェントが複雑なタスクを正常に完了する可能性が高くなります。 (たとえば、テーブル内の情報に対して SQL クエリを作成するエージェントは、コードを使用せずに同じ情報を組み立てようとするエージェントよりもユーザーの要求を満たす可能性が高くなります。)
**コーディング エージェントには重要な戦略的重要性があります。 ** エージェントが改善し、より多くの仕事を引き継ぐにつれて、Imbue Corporation の研究とエンジニアリングの速度も向上します。これは、ソフトウェア システムの構築に役立つだけでなく、エージェントをコーディングする機能を利用してプロトタイピングの次のステップを可能にします。
しかし、Imue は現在、コーディング エージェントを公開する予定はなく、エージェントを改善する方法となっています。製品が成熟するにつれて、対応するツールとモデルが公開されます。
私たちが人工知能エージェントを構築するとき、実際には、私たちの目標を理解し、積極的に通信し、バックグラウンドで動作するスマート PC を構築していることになります。今日、私たちはコンピューターなしでは生きていけません。コンピューターの前にいないと何もすることが難しいからです。本当に役立つ AI エージェントはこれを根本的に変え、私たちが本当に関心のあることに集中できるようにします。
これが Imbue のビジョンです。 **私たちは、好きなことを行うための自由、尊厳、主体性を提供する真のパーソナル コンピューターを構築したいと考えています。 **
「このテクノロジーを思慮深く構築すれば、私たちはもはや画面に釘付けになる必要のない世界に住むことができ、コンピューターはアイデアと実行の間の障壁を取り除くのに役立ちます。私たちは自由に好奇心を探求し、宇宙のルーティンをしたり、芸術を創作したり、お互いをより深く知ることもできますし、ただ時間をかけて人生を楽しむこともできます。」
同時に、Imbue は AI のセキュリティ リスクにも細心の注意を払っており、すでに次の 3 つの分野での取り組みを行っています。
自然言語で推論し、エンドユーザーの目標を完全に考慮した AI エージェントを設計します。
深層学習の基本原理を追求し、今日の最も重要な人工知能システムについての理解を深めます。
政策立案者が膨大な規制上の推奨事項を理解し、それらを人々を保護する政策に転換するためのツールを開発します。
参考文献