Với mức định giá 1 tỷ USD, Imbue huy động được 200 triệu USD tài chính để hướng tới giai đoạn tiếp theo của Đại lý.

Nguồn gốc: SenseAI

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

Các mô hình lớn đã nguội lạnh, nhưng cơn sốt tài chính theo hướng Đại lý dường như vẫn đang phát triển mạnh mẽ. Imbue gần đây đã nhận được 200 triệu USD tài trợ cho Series B và định giá của nó đã vượt quá 1 tỷ USD. Nhà đầu tư chính là Astera Institute, một tổ chức phi lợi nhuận được thành lập bởi tỷ phú tiền điện tử Jed McCaleb, đồng thời có Nvidia, Kyle Vogt, CEO công ty xe tự lái Cruise của General Motors và đồng sáng lập Notion Simon Last cũng tham gia. các nhà đầu tư trong vòng tài trợ này. Các nhà đầu tư đã giúp Imbue phát triển thành một kỳ lân mới trong lĩnh vực AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể không cạnh tranh được với Open AI, nhưng khi nói đến Agent, thật khó để nói ai sẽ là “OpenAI” trong lĩnh vực này.

Là một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực AI Agent, Imbue giống như một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo thiên về công nghệ, bắt đầu từ kịch bản lập trình và cam kết đào tạo khả năng suy luận của mô hình để bất kỳ ai cũng có thể tùy chỉnh trí tuệ nhân tạo của riêng mình. đại lý.

Mặc dù đã vươn lên dẫn đầu với mức định giá 1 tỷ USD nhưng bản thân Imbue vẫn đang ở giai đoạn đầu, chỉ có 20 nhân viên và chưa có sản phẩm trưởng thành. Điều này cũng liên quan chặt chẽ đến giá trị của công ty.Những người sáng lập cho biết, con đường thương mại hóa của Imbue vẫn còn dài, trong quá trình cấp vốn, họ cố tình tránh gặp gỡ các công ty đầu tư mạo hiểm. Các tổ chức phi lợi nhuận sẽ kiên nhẫn hơn với sự phát triển của công ty.

Nhóm Imbue tuy nhỏ nhưng các thành viên trong nhóm có kiến thức nền tảng rất đa dạng và có kinh nghiệm phong phú về AI, khoa học thần kinh, vật lý plasma và các lĩnh vực khác.

Sense cho biết: Điều đáng chú ý là Imbue là một trong số ít công ty khởi nghiệp AI do nữ doanh nhân lãnh đạo. Người sáng lập Kanjun tập trung vào "con người", "văn hóa" và các tổ chức xã hội, đồng thời cam kết hiện thực hóa trí thông minh chung bằng cách hiểu cách suy nghĩ của máy móc. Sau khi tốt nghiệp, Kanjun gia nhập Dropbox với tư cách là Giám đốc nhân sự và phát triển công ty từ 300 lên 1.500 người. Sau đó, anh thành lập The Archive and Sourceress, một nền tảng tuyển dụng AI do YC đầu tư.

Họ đang hướng tới đường đua Agent, dựa trên các mô hình ngôn ngữ quy mô cực lớn, không ngừng nâng cao khả năng suy luận của AI và làm phong phú thêm các kịch bản của Agent, hy vọng đạt được trí thông minh AI hoàn chỉnh trong các siêu PC. . Dịch vụ và công việc hàng ngày của chúng tôi.

1. Một Agent hiệu quả cần rèn luyện khả năng suy luận vững chắc

Họ nói rằng các hệ thống AI hiện tại rất hạn chế về khả năng hoàn thành các nhiệm vụ đơn giản thay mặt người dùng và mặc dù có thể mong đợi sự tiến bộ nhanh chóng trong những năm tới, nhưng sẽ phải đến khi các tác nhân AI có thể đạt được các mục tiêu phức tạp hơn một cách thực sự mạnh mẽ, cách an toàn và có thể sử dụng được. , vẫn còn rất nhiều việc phải làm.

Lý luận thường được coi là trở ngại chính để hoàn thành một tác nhân hiệu quả, liên quan đến khả năng đối phó với sự không chắc chắn, biết khi nào cần thay đổi phương pháp, đặt câu hỏi, thu thập thông tin mới và xử lý các tình huống thực tế phức tạp và khó khăn. Khả năng dự đoán vấn đề. Để tạo ra một mô hình suy luận đáng tin cậy, Imbue áp dụng cách tiếp cận "đầy đủ": đào tạo mô hình cơ bản, xây dựng các tác nhân và giao diện thử nghiệm, đầu tư nguồn lực vào các công cụ cơ sở hạ tầng và liên tục tìm hiểu cơ chế cốt lõi của hoạt động mô hình.

• **Lớp mô hình. ** Các mô hình rất lớn do Imbue đào tạo có hơn 100 tỷ tham số. Nhờ sự đầu tư của NVIDIA, họ có ** khoảng 10.000 cụm H100 **, cho phép họ thực hiện nhanh chóng mọi thứ từ dữ liệu huấn luyện đến kiến trúc và cơ chế suy luận. cùng số bộ xử lý OpenAI được sử dụng để huấn luyện GPT-3.

• **Lớp tác nhân. ** Hiện tại Imbue chủ yếu phát triển các đại lý mã hóa nội bộ và cũng đang ươm tạo thêm các hướng đại lý.

• **Lớp giao diện. **Giao diện trò chuyện AI hiện tại về cơ bản là đa dạng. Nhóm nghiên cứu tin rằng đây không hẳn là cách tốt nhất để tương tác. Giao diện tương tác mới có thể giải quyết tốt hơn sự mạnh mẽ, khả năng cộng tác và cảm giác tin cậy của Đặc vụ. Họ có thể hiểu thế giới và thực tế hơn.

• **Lớp công cụ. ** Imbue đầu tư nhiều nguồn lực vào hệ thống nội bộ, cho dù đó là trang kiểm tra lỗi hay trực quan hóa cho các đại lý và mô hình. Việc cải thiện việc xây dựng các công cụ hiệu quả có thể làm cho toàn bộ quy trình trở nên trực quan hơn, đồng thời đưa những ý tưởng mới vào sản phẩm bên ngoài công cụ.

• **Mức độ lý thuyết. **Các nhà nghiên cứu của Imbue đã xuất bản các bài viết về cơ sở lý thuyết của việc học tự giám sát và các quy luật cơ bản của việc học hệ thống như điều khiển mạng lưới thần kinh. Họ tin rằng chỉ khi hiểu sâu về lý thuyết học sâu, chúng ta mới có thể hiểu rõ hơn về cơ chế cốt lõi đằng sau quá trình học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn. .

Cách tiếp cận "đầy đủ" này dần dần hình thành một chu kỳ tiến lên. Việc thiết kế các tác nhân và công cụ có thể được sử dụng nội bộ có thể giúp Imbue lặp lại các mô hình tốt hơn nhanh hơn, từ đó mở khóa các tác nhân hữu ích hơn và tạo ra các mô hình tốt hơn. Việc nghiên cứu các lý thuyết có thể thúc đẩy sự hiểu biết về mạng lưới thần kinh, từ đó có thể dẫn đến việc thiết kế các kiến trúc mô hình tốt hơn.

2. Phát triển với Coding Agent làm điểm vào

Imbue đã chọn kịch bản mã hóa làm điểm vào cho Đại lý ngay từ đầu, chủ yếu là vì:

• **Cách sử dụng là điều kiện cần cho sự đổi mới. **Khi các sản phẩm được phát triển được sử dụng thường xuyên trong công việc hàng ngày của một người, sản phẩm có thể được chú ý đầy đủ và có thể thu thập đủ thông tin để tối ưu hóa tiếp theo.

• **Giải bài toán mã hóa có thể nâng cao khả năng suy luận của mô hình. **Có lẽ vì mã là một trong số ít ví dụ suy luận rõ ràng trên Internet nên việc đào tạo bằng mã thường có thể cải thiện khả năng suy luận của mô hình. Và bởi vì các vấn đề lập trình rất khách quan (mã có thể vượt qua bài kiểm tra hoặc không), nó tạo thành một nền tảng thử nghiệm lý tưởng để hiểu liệu những cải tiến có ý nghĩa đối với hệ thống cơ bản có đang được thực hiện hay không.

• **Kỹ năng viết mã rất quan trọng để giải quyết vấn đề cuối cùng. **Tạo mã là cách hiệu quả để Agent giải quyết vấn đề. Khả năng mã hóa tốt hơn sẽ chuyển trực tiếp thành một tác nhân có nhiều khả năng hoàn thành thành công các nhiệm vụ phức tạp hơn. (Ví dụ: một tác nhân viết truy vấn SQL để lấy thông tin trong bảng có nhiều khả năng đáp ứng yêu cầu của người dùng hơn một tác nhân cố gắng tập hợp cùng một thông tin mà không sử dụng bất kỳ mã nào.)

• **Coding Agent có ý nghĩa chiến lược quan trọng. ** Khi các đại lý cải tiến và đảm nhận nhiều công việc hơn, tốc độ nghiên cứu và kỹ thuật tại Imbue Corporation cũng tăng theo. Điều này không chỉ giúp xây dựng hệ thống phần mềm mà còn cho phép thực hiện bước tạo mẫu tiếp theo với sự trợ giúp của khả năng mã hóa Tác nhân.

Nhưng Imbue hiện không có kế hoạch mở Tác nhân mã hóa, nó trở thành một cách để cải thiện tác nhân. Khi sản phẩm hoàn thiện, các công cụ và mô hình tương ứng sẽ được công bố.

Khi chúng tôi xây dựng các tác nhân trí tuệ nhân tạo, chúng tôi thực sự đang xây dựng các PC thông minh có thể hiểu mục tiêu của chúng tôi, giao tiếp chủ động và làm việc ở chế độ nền cho chúng tôi. Ngày nay, chúng ta không thể sống thiếu máy tính vì khó có thể hoàn thành công việc nếu không có chúng. Các tác nhân AI thực sự hữu ích sẽ thay đổi căn bản điều này, cho phép chúng ta tập trung vào những điều chúng ta thực sự quan tâm.

Đây là tầm nhìn của Imbue: **Chúng tôi muốn xây dựng những chiếc máy tính cá nhân thực sự mang lại cho chúng tôi sự tự do, phẩm giá và quyền tự quyết để làm những gì chúng tôi yêu thích. **

"Nếu chúng ta xây dựng công nghệ này một cách chu đáo, chúng ta có thể sống trong một thế giới nơi chúng ta không còn cần phải dán mắt vào màn hình nữa và máy tính có thể giúp chúng ta xóa bỏ rào cản giữa ý tưởng và việc thực hiện. Chúng ta sẽ được tự do khám phá trí tò mò của mình và khám phá những điều thú vị." thói quen vũ trụ, sáng tạo nghệ thuật, tìm hiểu nhau sâu sắc hơn hoặc chỉ dành thời gian để tận hưởng cuộc sống.

Đồng thời, Imbue cũng rất chú ý đến các rủi ro bảo mật của AI và đã thực hiện công việc trong ba lĩnh vực:

• Thiết kế các tác nhân AI có khả năng suy luận bằng ngôn ngữ tự nhiên và hoàn toàn phù hợp với mục tiêu của người dùng cuối.

• Theo đuổi các nguyên tắc cơ bản của deep learning để nâng cao hiểu biết về các hệ thống trí tuệ nhân tạo quan trọng nhất hiện nay.

• Phát triển các công cụ để các nhà hoạch định chính sách hiểu được vô số khuyến nghị về quy định và chuyển chúng thành các chính sách bảo vệ người dân.

Người giới thiệu