Yaklaşık bir yıl önce üç Stanford sınıf arkadaşı tarafından kurulan ve 18 kişilik bir ekibi olan Trajectory, pazartesi günü Sequoia liderliğinde, Nvidia, Bessemer Venture Partners ve Bain Capital Ventures'ın katılımıyla 300 milyon dolar değerleme üzerinden 45 milyon dolarlık A Serisi yatırım aldığını açıkladı.
Şirketin sattığı şey, eğitim sonrası süreci işi gerçekten bilen insanların elinde tutmanın bir yolu. Platform müşterinin uygulamasına bağlanıyor, genellikle açık kaynak bir temel modelin nasıl performans gösterdiğini izliyor, "iyi yanıt" neye benziyor sorusuna dair geri bildirim topluyor ve modeli bunlarla düzenli olarak yeniden eğitiyor. Sav şu: bir hukuk bürosu ya da hastane, kendi alanına özel bir modeli araştırma ekibi kurmadan veya satıcıdan "sahaya konuşlandırılmış mühendis" kiralamadan iyileştirebilir.
Kurucu ortak Ronak Malde bunu şöyle çerçeveliyor: temel modeller "her zaman yeni bir işe başlayan çok zeki bir doktora öğrencisi", oysa "ekonominin değer verdiği kişi o işte 30 yıl çalışmış olandır".
Harvey ve Rogo, hukuk ve finans işleri için açık kaynak modelleri eğitmek üzere platformu hâlihazırda kullanıyor; Decagon, Mercor ve Nvidia da müşteriler arasında. Trajectory platformu bir süredir tasarım ortaklarıyla yürütüyordu ve şimdi genel kullanıma açıyor.
Teknik iddia sürekli öğrenme üzerine kurulu: tek bir ince ayar turundan sonra donmuş kalmayan, zamanla düzeltmeleri biriktiren modeller. Bu, Trajectory'yi hem kalabalık hem de son dönemde pahalanan bir alana sokuyor. Şirket, Mira Murati'nin Tinker adlı ince ayar platformunun arkasındaki Thinking Machines Lab'ı doğrudan rakip olarak sayıyor; geçen ay 3,25 milyar dolar değerlemeye ulaşan Applied Compute ve Prime Intellect de listede.
Kurucu ortak Michael Elabd, bu yaklaşımı modellerin insan müdahalesi olmadan kendini geliştirmesi fikrinden ayırıyor. Alan uzmanlarını sürecin içinde tutmanın, sürekli öğrenmeyi yalnızca kullanışlı değil güvenli de kıldığını savunuyor: model neyi optimize edeceğini öğrenmeden önce "daha iyi"nin ne demek olduğuna insan karar veriyor.
Kurucu ekibin geçmişi satış sunumunun parçası. Malde, Google DeepMind'ın Windsurf'ten transfer ettiği araştırmacılardan biriydi; Elabd da DeepMind'da çalıştı; Arjun Karanam Apple'da üretken temel modeller üzerinde görev aldı. Şirket ayrıca OpenAI, Stripe ve Netflix'ten isimler transfer etti ve bir eğitim şirketi için alışılmadık biçimde tasarıma ağırlık veriyor — argüman şu: eğitim sonrası arayüzü, ancak uzman olmayanlar gerçekten kullanabiliyorsa model iyileştirmeyi demokratikleştirir.
Bunun kalıcı bir savunma hattı olup olmadığı, 300 milyon dolarlık değerlemenin şimdiden yanıtladığı açık soru.
