Trajectory获4500万美元A轮融资，估值3亿美元
来源标题：Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
Trajectory完成由红杉领投的4500万美元A轮融资，估值达3亿美元，英伟达、Bessemer和Bain Capital Ventures参投。这家成立约一年的公司由三位斯坦福同学创办，旨在让非技术专家也能通过自动化微调让AI模型从反馈中持续学习。公司目前有18名员工。
以下正文由 AI 翻译自 TechCrunch（原文版权归原站所有），可能存在偏差，重要内容请以原文为准。
无论是OpenAI、Anthropic开发的模型，还是基于开源替代方案构建的模型，当前AI模型都有一个关键局限：没有进一步训练，它们不会从错误中学习。
企业将这些模型适配到法律、金融等专业领域时，通常通过微调通用模型来绕过这一限制。但这往往需要组建内部研究团队，或依赖昂贵的顾问——通常被称为前向部署工程师（FDE）。
Trajectory是一家约一年前由三位斯坦福同学创立的初创公司，他们曾在Google DeepMind和Apple工作。该公司希望将这一过程自动化，让AI模型能够从反馈中学习，并在专业任务上持续改进。
这家18人的公司刚刚宣布完成4500万美元A轮融资，估值3亿美元，由Sequoia领投，Nvidia、Bessemer Venture Partners和Bain Capital Ventures参投。
Trajectory联合创始人Ronak Malde将基础模型比作一个非常聪明的博士生，总是在换新工作。“但经济看重的是在一个岗位上干了30年的人，”他告诉TechCrunch。
这家初创公司旨在通过一种被称为持续学习的方法解决这个问题。使用Trajectory的企业可以从开源AI模型开始，将平台连接到自己的应用，从而收集模型表现的反馈。Trajectory随后利用这些信息重新训练模型，帮助它在专业任务上随时间推移不断改进。
Malde表示，借助Trajectory，律师、医生和其他专家几乎可以自行改进模型。这一能力可能让部署专业AI变得更快、更便宜。
Harvey和Rogo等公司已经在使用Trajectory的平台对开源模型进行后训练，让它们通过学习以往任务——比如审阅某类特定法律合同，或用特定方法为公司估值——表现得更像经验丰富的律师或金融分析师。Trajectory的其他客户包括Decagon、Mercor和Nvidia。这家初创公司现在正向公众开放其后训练平台。
Malde说，使用Trajectory的人决定“对他们组织来说什么算好，并能将其转化为模型的改进”。
Trajectory的持续学习方法与递归自我改进（RSI）有一些相似之处，后者指AI系统能够提升自身能力。但联合创始人Michael Elabd认为，让人类参与训练过程使Trajectory的方法更安全，因为自主自我改进可能导致意外甚至危险的后果。
Trajectory并非唯一试图自动化后训练的初创公司。它将前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab以及微调平台Tinker背后的公司视为直接竞争对手，同时还将上月估值32.5亿美元的Applied Compute，以及帮助公司构建和训练自有AI agent的Prime Intellect列为竞争者。
Malde认为这家初创公司最大的优势在于团队。他是Google DeepMind从Windsurf acqui-hire的少数研究人员之一。Elabd也曾在DeepMind工作，而Trajectory的第三位联合创始人Arjun Karanam此前在Apple从事生成式基础模型工作。这家初创公司还从OpenAI、Stripe和Netflix招募了研究人员和产品设计师。
为什么设计对一家专注于AI训练的公司如此重要？Karanam说，这家初创公司开发了一个界面，让非技术客户也能更容易地进行后训练。
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Marina Temkin 风险投资记者 Marina Temkin是TechCrunch的风险投资和初创公司记者。加入TechCrunch之前，她为PitchBook和Venture Capital Journal撰写风险投资相关报道。职业生涯早期，Marina曾是一名金融分析师，并获得了CFA特许资格认证。
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