Graphon AI, 8.3 Milyon Dolarlık Yatırım ile “Zeka Katmanı” İçin Çıktı

AI altyapı şirketi Graphon AI, modern AI sistemlerinin karşılaştığı en büyük tıkanıklıklardan biri olan büyük modellerin devasa, parçalı çoklu veri kümeleri üzerinde etkili bir şekilde akıl yürütme yeteneklerinin olmamasını çözmeye çalışırken, 8.3 milyon dolarlık tohum yatırımı ile gizlilikten çıktı.

Tur, Novera Ventures tarafından yönetildi ve Samsung Next, Hitachi Ventures, Perplexity Fund, GS Futures, Gaia Ventures, B37 Ventures ve Aurum Partners tarafından destekleniyor.

San Francisco merkezli şirket, Amazon (AMZN ), Meta, MIT, Google (GOOGL ), Apple (AAPL ), NVIDIA (NVDA ) ve NASA gibi organizasyonlardan eski araştırmacılar ve mühendisler tarafından kuruldu.

Graphon’un Çözmeye Çalıştığı Problem

Büyük dil modelleri son birkaç yıl içinde dramatically daha yetenekli hale geldi, ancak vẫn temel bir sınırlamaya sahipler: bağlam pencereleri.

Şirketler, genellikle belgeler, veritabanları, güvenlik sistemleri, video akışları, günlükler, ses dosyaları ve dahili yazılım platformları gibi devasa miktarda bağlantısız veri ile karşı karşıyadır.

Mevcut yaklaşımlar gibi Retrieval-Augmented Generation (RAG), modellere ilgili bilgileri alma konusunda yardımcı olur, ancak veri kümeleri arasındaki daha derin ilişkileri anlamakta veya zaman içinde sürekli bir anlayış sağlamakta zorlanırlar.

Graphon’un yaklaşımı, akıl yürütme sürecinin bir kısmını modelin dışına taşımaktır.

Temel bir modeli sürekli olarak ham şirket verilerini işlemek yerine, Graphon, model bunları işlemeden önce farklı bilgi türleri arasındaki ilişkileri haritalayan bir “öncül zeka katmanı” oluşturur.

Şirket, bu ilişkisel katmanın, geleneksel olarak ağ analizi ve büyük grafik sistemleri ile ilgili olan grafon fonksiyonları kullanılarak oluşturulduğunu söylüyor. Sistem, metin, video, ses, resimler, yapılandırılmış veritabanları, endüstriyel sistemler ve sensör ağları gibi çoklu veri kaynakları arasında bağlantılar tanımlamak üzere tasarlanmıştır.

Şirketin belirttiğine göre, bu, bir modelin bağlam penceresi sınırlamalarından bağımsız olarak çalışabilen bir tür sürekli yapılandırılmış hafıza oluşturur.

Daha Büyük Modellerden Uzaklaşma

Graphon’un lansmanı, AI endüstrisi genelinde yaşanan daha geniş bir değişimi yansıtıyor.

Yıllarca, AI’deki ilerleme büyük ölçüde modelleri ölçeklendirme, daha fazla parametre, daha fazla hesaplama ve daha büyük eğitim veri kümeleri ekleyerek sürdüldü. Ancak birçok araştırmacı ve altyapı şirketi, artık daha iyi bellek sistemleri, akıl yürütme mimarileri, alma katmanları ve veri organizasyonu yoluyla AI performansını geliştirmek için yollar araştırmaktadır.

Şirket, zekanın yalnızca modelin içinde değil, aynı zamanda şirket verilerine bağlanan altyapı katmanında da var olması gerektiğini savunuyor.

Bu yaklaşım, AI sistemlerini sürekli değişen ve aynı anda birden fazla sistem boyunca yayılan bilgilerin bulunduğu ortamlara dağıtan şirketler için giderek daha önemli hale gelebilir.

Sanayi ortamlarında, örneğin, AI sistemleri aynı anda makine telemetri, güvenlik kamerası görüntüleri, operasyonel günlükler, bakım kayıtları ve şirket iş akışları üzerinde akıl yürütmesi gerekebilir. Benzer zorluklar robotik, lojistik, sağlık ve şirket otomasyonu gibi sektörlerde de mevcuttur.

Erken Şirket Dağıtımları

Graphon, erken şirket müşterilerinin arasında Güney Kore konglomeratı GS Group’un da yer aldığını söylüyor.

Şirketin belirttiğine göre, dağıtımlar arasında perakende ortamlarında müşteri hareketlerini analiz etmek ve inşaat sitelerinde çoklu CCTV analizi yoluyla güvenlik izlemesini iyileştirmek yer alıyor.

Şirket, altyapısının ayrıca ajans iş akışlarını destekleyebileceğini, böylece AI ajanlarının zengin çoklu bağlam yerine izole edilmiş promt’lardan ziyade daha zengin çoklu bağlam temelinde kararlar almasına olanak tanıyabileceğini söylüyor.

Diğer bir odak alanı, cihazda AI akıl yürütmesidir. Graphon, sisteminin akıllı telefonlardan, kameralardan, giyilebilir cihazlardan, akıllı gözlüklerden ve diğer bağlantılı cihazlardan üretilen veriyle çalışmak üzere tasarlandığını söylüyor.

İlişkisel AI Altyapısının Gelecekteki İmpilikasyonları

Graphon’un ortaya çıkması, yapay zekada yaşanan daha geniş bir değişimi yansıtıyor: yalnızca modelleri ölçeklemenin endüstrinin en zorlu sorunlarını çözmemesi gerektiğinin artan tanınması.

Şirketler AI’yi giderek daha karmaşık ortamlara dağıttıkça, zorluk, metin ve promt’lardan daha fazlasını anlamak ve sürekli değişen sistemler, insanlar, cihazlar ve bilgi akışları arasındaki ilişkileri anlamak haline geliyor.

Gelecek AI sistemleri, belgeler ve promt’lardan çok daha fazlasını anlamak zorunda kalacak. Otonom fabrikalar, robotik sistemler, akıllı şehirler, giyilebilir cihazlar, endüstriyel sensörler, güvenlik altyapısı ve şirket yazılım ekosistemleri gibi sistemler, devasa miktarda bağlı çoklu veri üretiyor. Bu bilgilerin çoğu sürekli olarak var ve gerçek zamanlı olarak evrim geçiriyor.

Bu, bir modelin geçici bellek penceresinin ötesinde sürekli bağlamı koruyabilen yeni AI altyapısı türleri için baskı oluşturuyor.

İmpilikasyonlar, şirket verimlilik araçlarının ötesine geçebilir. İlişkisel bellek ve çoklu anlayış üzerine tasarlanan sistemler, sonunda robotik koordinasyonu, endüstriyel otomasyonu, dijital ikizleri, otonom taşımayı, sağlık teşhisini ve uyarlanabilir kenar hesaplama ortamlarını içerebilecek alanlarda rol oynayabilir.

Ajans AI’sinin yükselişi bu ihtiyacı daha da hızlandırabilir. Şirket sistemleri içinde özerk olarak çalışan ajanlar, daha derin bağlamsal farkındalığa ve eylemler, sistemler ve ortamların zaman içinde nasıl bağlandığını daha dayanıklı bir şekilde anlamaya ihtiyaç duyacaklardır.

Bu sentido, AI gelişiminin bir sonraki büyük aşaması, makinelerin dinamik gerçek dünya ortamlarını daha sürekli olarak modellemelerine yardımcı olan sistemler oluşturmayı içerebilir – yalnızca izole edilmiş promt’lardan giderek daha sofistike yanıtlar üretilmesi yerine.