Бывшие исследователи Anthropic запускают Mirendil с оценкой в 1 миллиард долларов и 200 миллионами долларов в раунде финансирования

Бывшие исследователи Anthropic запустили Mirendil с амбициозной целью: разработка искусственных интеллектуальных систем, способных ускорить исследования в области ИИ. Сан-Францисская стартап-компания вышла из режима секретности с $200 миллионами финансирования в раунде финансирования при оценке в 1 миллиард долларов, что является одним из крупнейших раундов финансирования, когда-либо объявленных стартапом в области ИИ. Раунд финансирования был возглавлен Andreessen Horowitz и Kleiner Perkins, с участием NVIDIA.

Компания была основана Бехнамом Нейшабуром и Харшем Мехта, которые ранее работали вместе в Google и Anthropic. Mirendil считает, что следующий скачок в искусственном интеллекте будет связан с системами, разработанными для помощи ученым и инженерам в создании лучших моделей ИИ, а не просто служащими в качестве помощников для конечных пользователей.

Согласно компании, ее долгосрочная цель – демократизировать исследования в области передового ИИ, сделав доступными возможности для проведения исследований за пределами небольшого числа хорошо финансируемых лабораторий ИИ.

Разработка ИИ для исследований ИИ

Вместо того, чтобы сосредоточиться на потребительских чат-ботах или корпоративном программном обеспечении для повышения производительности, Mirendil описывает себя как лабораторию передового ИИ, разрабатывающую системы, которые превосходят в исследованиях и разработке ИИ.

Тезис компании заключается в том, что многие научные прорывы начинаются с того, что исследователи строят глубокую экспертизу в течение длительного времени. Mirendil стремится создать системы ИИ, способные развивать и накапливать эту экспертизу, позволяя ученым ускорить исследования в различных областях.

Вместо того, чтобы просто генерировать ответы, эти системы предназначены для помощи исследователям на протяжении всего научного процесса, помогая разрабатывать все более совершенные модели ИИ, которые затем можно адаптировать для таких областей, как биология, химия, медицина, материаловедение и робототехника.

Демократизация передового ИИ

Одним из основных аргументов Mirendil является то, что сегодняшнее развитие передового ИИ стало концентрироваться в относительно небольшом числе организаций, обладающих огромными вычислительными ресурсами.

Компания считает, что многие университеты, стартапы, фармацевтические компании, исследовательские институты и промышленные лаборатории могли бы добиться более быстрого научного прогресса, если бы они имели доступ к системам ИИ, специально разработанным для ускорения исследований, а не к общим языковым моделям.

Вместо замены ученых Mirendil представляет ИИ как партнера исследований, который помогает экспертам работать быстрее, исследовать больше гипотез и разрабатывать все более специализированные модели для своих областей.

Команда, сформированная из ведущих лабораторий ИИ

Команда основателей Mirendil отражает растущую миграцию опытных исследователей из крупных лабораторий ИИ в независимые стартапы.

Генеральный директор Бехнам Нейшабур ранее проводил исследования в Google, прежде чем присоединиться к Anthropic, а технический директор Харш Мехта также работал в качестве исследователя в Anthropic. В состав основной команды входят Шаян Салехиан, один из первых членов xAI, и Тара Резаеи, выпускница MIT. Вместе компания собрала около 20 исследователей и инженеров с опытом работы в Anthropic, OpenAI, Google DeepMind и xAI.

Другой подход к инфраструктуре ИИ

Сайт Mirendil подчеркивает, что ее миссия выходит за рамки создания еще одной базовой модели. Вместо этого компания стремится переработать сам процесс исследования, разрабатывая системы, которые помогают инженерам и ученым проводить исследования ИИ более эффективно.

Стартап заявляет, что она разрабатывает передовые модели вместе с новыми исследовательскими рабочими процессами, предназначенными для создания самосовершенствующихся систем ИИ, которые непрерывно улучшают научное и технологическое развитие. Компания считает, что этот подход может сделать передовые исследования ИИ доступными для организаций, работающих над проблемами, такими как открытие лекарств и химия, биология и робототехника.

Компания также планирует выпустить свою первую модель и продукт в ближайшие месяцы, чтобы собрать обратную связь от исследователей и разработчиков, пока она совершенствует свою технологию.

Рекурсивное самосовершенствование остается спорной областью

Видение Mirendil пересекается с одной из наиболее обсуждаемых концепций в искусственном интеллекте: рекурсивное самосовершенствование, где системы ИИ способствуют созданию все более совершенных последователей.

Сторонники утверждают, что такие системы могут существенно ускорить научные открытия, сокращая циклы исследований и позволяя экспертам сосредоточиться на более высоком уровне рассуждений. Критики, включая некоторых исследователей безопасности ИИ, предупреждают, что все более автономное развитие ИИ вызывает важные вопросы о надзоре, контроле и управлении.

Основатели Mirendil утверждают, что эти проблемы являются трудными инженерными задачами, а не непреодолимыми барьерами, и считают, что достаточно прочный надзор может позволить рекурсивному улучшению быть разработанным безопасно.

Что означает финансирование для будущего исследований ИИ

Необычно большой раунд финансирования Mirendil подчеркивает растущий интерес к инфраструктуре ИИ, разработанной специально для исследований, а не для потребительских приложений. По мере того, как системы передового ИИ становятся все более совершенными, спрос на инструменты, которые могут помочь ученым и инженерам создавать, оценивать и совершенствовать специализированные модели более эффективно, вероятно, будет расти.

Если системы ИИ станут лучше в поддержке исследований ИИ, организации вне крупнейших лабораторий передового ИИ, включая университеты, фармацевтические компании, поставщиков медицинских услуг, промышленные производители и исследовательские институты, могут получить доступ к возможностям, которые ранее были ограничены небольшим числом хорошо финансируемых организаций. Вместо того, чтобы концентрировать развитие ИИ внутри небольшого числа компаний, технологии, такие как те, которые разрабатываются Mirendil, могут позволить создать более широкую экосистему моделей ИИ, адаптированных к специализированным научным и промышленным задачам. Хотя значительные технические и безопасные препятствия остаются, появление компаний, ориентированных на разработку ИИ с помощью ИИ, сигнализирует о том, что следующая фаза инноваций может все больше сосредоточиться на ускорении темпов научных открытий.