A Trajectory captou US$ 45 milhões em uma rodada Série A, com avaliação de US$ 300 milhões, enquanto trabalha para facilitar o treinamento de modelos especializados de IA para pessoas sem conhecimento técnico. A Sequoia liderou a rodada, que também contou com a participação da Nvidia, da Bessemer Venture Partners e da Bain Capital Ventures.
Fundada há cerca de um ano por três colegas de turma de Stanford, a Trajectory pretende ajudar modelos de IA a melhorar em tarefas especializadas aprendendo com feedback. A empresa tem 18 funcionários, e seus fundadores têm experiência na Google DeepMind e na Apple.
As empresas costumam adaptar modelos de IA de uso geral a áreas como direito e finanças por meio de ajuste fino. Esse trabalho pode exigir equipes internas de pesquisa ou consultores caros. Em vez disso, a plataforma da Trajectory conecta um modelo de código aberto aos aplicativos de uma empresa, coleta feedback sobre seu desempenho e usa essas informações para retreinar o modelo ao longo do tempo.
O cofundador Ronak Malde disse que a plataforma foi concebida para permitir que especialistas, incluindo advogados e médicos, moldem o desempenho de um modelo sem depender de uma equipe técnica para gerenciar o processo. As empresas podem definir como é um trabalho bem-sucedido em sua organização e usar esse padrão para orientar melhorias.
A Harvey e a Rogo usam a Trajectory para realizar o pós-treinamento de modelos de código aberto em tarefas como revisar tipos específicos de contratos jurídicos ou avaliar empresas segundo métodos particulares. Entre os outros clientes estão a Decagon, a Mercor e a Nvidia. Agora, a startup está disponibilizando publicamente sua plataforma de pós-treinamento.
A abordagem da Trajectory envolve feedback humano, o que, segundo o cofundador Michael Elabd, a diferencia de sistemas autônomos de autoaperfeiçoamento que poderiam produzir resultados indesejados. A startup enfrenta a concorrência da Thinking Machines Lab, da Applied Compute e da Prime Intellect, que também trabalham com ferramentas de treinamento ou pós-treinamento de IA.
Os fundadores dizem que a interface do produto é fundamental para tornar o pós-treinamento acessível a usuários sem conhecimentos técnicos. A equipe também inclui pesquisadores e designers de produto que trabalharam anteriormente na OpenAI, na Stripe e na Netflix.
Fontes: TechCrunch Startups.