पूर्व एंथ्रोपिक शोधकर्ताओं ने मिरेंडिल को $1 बिलियन के मूल्यांकन पर $200M सीड राउंड के साथ लॉन्च किया

पूर्व एंथ्रोपिक शोधकर्ताओं ने मिरेंडिल को एक महत्वाकांक्षी उद्देश्य के साथ लॉन्च किया है: विकसित करने में सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को तेजी से करने के लिए एआई अनुसंधान स्वयं। सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्टअप ने एक $200 मिलियन सीड फंडिंग राउंड के साथ $1 बिलियन के मूल्यांकन पर गुप्त रूप से उभरा है, जो कि एक एआई स्टार्टअप द्वारा घोषित की गई सबसे बड़ी सीड फंडिंग में से एक है। राउंड को एंड्रीसेन होरोविट्ज़ और क्लीनर पर्किन्स द्वारा संयुक्त रूप से नेतृत्व किया गया था, जिसमें एनवीडिया की भागीदारी थी।

बेहनाम नेयशाबुर और हर्ष मेहता द्वारा स्थापित, जो पहले गूगल और एंथ्रोपिक दोनों में एक साथ काम करते थे, मिरेंडिल मानता है कि अगला कृत्रिम बुद्धिमत्ता में छलांग उन प्रणालियों से आएगी जो वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को बेहतर एआई मॉडल बनाने में मदद करती हैं, न कि केवल अंत-उपयोगकर्ता सहायकों के रूप में कार्य करती हैं।

कंपनी के अनुसार, इसकी दीर्घकालिक दृष्टि आगे की एआई अनुसंधान को लोकतांत्रिक बनाना है ताकि उन्नत अनुसंधान क्षमताएं कुछ अच्छी तरह से वित्तपोषित एआई प्रयोगशालाओं से परे उपलब्ध हों।

एआई अनुसंधान के लिए एआई का निर्माण

मिरेंडिल उपभोक्ता चैटबॉट या उद्यम उत्पादकता सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, खुद को एक आगे की एआई प्रयोगशाला के रूप में वर्णित करता है जो एआई अनुसंधान और विकास में उत्कृष्टता प्राप्त करने वाली प्रणालियों को विकसित करती है।

कंपनी का तर्क है कि कई वैज्ञानिक सफलताएं शोधकर्ताओं द्वारा लंबे समय तक गहरी विशेषज्ञता विकसित करने के साथ शुरू होती हैं। मिरेंडिल का उद्देश्य एआई प्रणालियों को बनाना है जो उस विशेषज्ञता को विकसित और संचित कर सकती हैं, जिससे वैज्ञानिक विशेषज्ञता वाले क्षेत्रों में अनुसंधान को तेज कर सकते हैं।

उत्तर पैदा करने के बजाय, ये प्रणालियां अनुसंधान प्रक्रिया के दौरान शोधकर्ताओं की सहायता करने के लिए हैं, जो जैविकी, रसायन विज्ञान, चिकित्सा, सामग्री विज्ञान और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों के लिए अनुकूलित किए जा सकने वाले बढ़ती क्षमता वाले एआई मॉडल विकसित करने में मदद करती हैं।

आगे की एआई को लोकतांत्रिक बनाना

मिरेंडिल के मुख्य तर्कों में से एक यह है कि आज की आगे की एआई विकास एक छोटी संख्या में संगठनों के भीतर केंद्रित हो गई है जो विशाल गणना संसाधनों के साथ सुसज्जित हैं।

कंपनी का मानना है कि कई विश्वविद्यालय, स्टार्टअप, फार्मास्यूटिकल कंपनियां, अनुसंधान संस्थान और औद्योगिक प्रयोगशालाएं तेजी से वैज्ञानिक प्रगति कर सकती हैं अगर उन्हें एआई प्रणालियों तक पहुंच हो जो अनुसंधान को तेज करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन की गई हों, न कि सामान्य-उद्देश्य भाषा मॉडल।

वैज्ञानिकों को बदलने के बजाय, मिरेंडिल एआई को एक अनुसंधान साथी के रूप में कल्पना करता है जो विशेषज्ञों को तेजी से पुनरावृत्ति करने, अधिक परिकल्पनाओं का अन्वेषण करने और अपने क्षेत्रों के लिए अधिक विशेषज्ञता वाले मॉडल विकसित करने में मदद करता है।

प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं से एक टीम

मिरेंडिल की संस्थापक टीम बड़े एआई प्रयोगशालाओं से अनुभवी शोधकर्ताओं के स्वतंत्र स्टार्टअप में बढ़ती प्रवास को प्रतिबिंबित करती है।

सीईओ बेहनाम नेयशाबुर ने पहले गूगल में शोध किया था और फिर एंथ्रोपिक में शामिल हुए, जबकि सीटीओ हर्ष मेहता ने भी एंथ्रोपिक में एक शोध वैज्ञानिक के रूप में काम किया था। व्यापक संस्थापक टीम में शयन सालेहियन शामिल हैं, जो एक्सएआई के एक प्रारंभिक सदस्य हैं, और तारा रेजाई, एक एमआईटी स्नातक। एक साथ, कंपनी ने लगभग 20 शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को एकत्र किया है जिनकी पृष्ठभूमि एंथ्रोपिक, ओपनएआई, गूगल डीपमाइंड और एक्सएआई में फैली हुई है।

एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए एक अलग दृष्टिकोण

मिरेंडिल की वेबसाइट पर जोर दिया गया है कि इसका मिशन एक और फाउंडेशन मॉडल बनाने से परे है। इसके बजाय, कंपनी अनुसंधान प्रक्रिया को स्वयं पुनः डिज़ाइन करना चाहती है ताकि प्रणालियों को विकसित किया जा सके जो इंजीनियरों और वैज्ञानिकों को अधिक प्रभावी ढंग से एआई अनुसंधान करने में मदद करती हैं।

स्टार्टअप का कहना है कि यह आगे के मॉडल के साथ-साथ नए अनुसंधान कार्य प्रवाह बना रहा है जो स्वयं-सुधार करने वाली एआई प्रणालियों का निर्माण करते हैं जो निरंतर वैज्ञानिक और तकनीकी विकास को बढ़ाते हैं। कंपनी का मानना है कि यह दृष्टिकोण उन संगठनों के लिए उन्नत एआई अनुसंधान को सुलभ बना सकता है जो दवा की खोज, रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और रोबोटिक्स जैसी समस्याओं पर काम कर रहे हैं।

कंपनी आने वाले महीनों में अपना पहला मॉडल और उत्पाद जारी करने की योजना बना रही है ताकि शोधकर्ताओं और विकासकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त की जा सके क्योंकि यह अपनी प्रौद्योगिकी को परिष्कृत करती है।

पुनरावृत्ति स्व-सुधार विवादास्पद क्षेत्र बना हुआ है

मिरेंडिल की दृष्टि एआई में सबसे विवादास्पद अवधारणाओं में से एक के साथ मिलती है: पुनरावृत्ति स्व-सुधार, जहां एआई प्रणालियां बढ़ती क्षमता वाले उत्तराधिकारियों का योगदान करती हैं।

समर्थकों का तर्क है कि ऐसी प्रणालियां वैज्ञानिक खोज को नाटकीय रूप से तेज कर सकती हैं bằng अनुसंधान चक्रों को छोटा करना और विशेषज्ञों को उच्च-स्तरीय तर्क पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देना। आलोचक, जिनमें कुछ एआई सुरक्षा शोधकर्ता भी शामिल हैं, ने चेतावनी दी है कि बढ़ती स्वायत्त एआई विकास पर्यवेक्षण, नियंत्रण और शासन के आसपास महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है।

मिरेंडिल के संस्थापकों का तर्क है कि ये चुनौतियां असाध्य बाधाएं नहीं हैं, बल्कि कठिन इंजीनियरिंग समस्याएं हैं, और पर्याप्त रूप से मजबूत पर्यवेक्षण पुनरावृत्ति सुधार को सुरक्षित रूप से विकसित करने की अनुमति दे सकता है।

वित्तपोषण का भविष्य के लिए एआई अनुसंधान पर क्या अर्थ है

मिरेंडिल का असामान्य रूप से बड़ा सीड राउंड एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में बढ़ती रुचि को उजागर करता है जो विशेष रूप से अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किया गया है, उपभोक्ता अनुप्रयोगों के बजाय। जैसे-जैसे आगे की एआई प्रणालियां अधिक क्षमता प्राप्त करती हैं, मांग बढ़ने की संभावना है जो वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को विशेषज्ञता वाले मॉडल बनाने, मूल्यांकन करने और परिष्कृत करने में मदद कर सकती हैं।

यदि एआई प्रणालियां एआई अनुसंधान का समर्थन करने में बेहतर हो जाती हैं, तो बड़े फ्रंटियर प्रयोगशालाओं के बाहर संगठन – जिनमें विश्वविद्यालय, फार्मास्यूटिकल कंपनियां, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता, औद्योगिक निर्माता, और अनुसंधान संस्थान शामिल हैं – विशेषज्ञता वाले वैज्ञानिक और औद्योगिक चुनौतियों के लिए अनुकूलित डोमेन-विशिष्ट एआई मॉडल की क्षमताओं तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं। जबकि महत्वपूर्ण तकनीकी और सुरक्षा बाधाएं बनी हुई हैं, एआई-सहायता प्राप्त एआई विकास पर केंद्रित कंपनियों का उदय संकेत देता है कि नवाचार का अगला चरण वैज्ञानिक खोज की गति को तेज करने पर केंद्रित हो सकता है।