Henüz iki ay önce kurulan ve yapay zeka alanında çığır açmayı hedefleyen River AI, General Catalyst ve AMP PBC liderliğinde 1.1 milyar dolarlık tohum/Seri A yatırım turunu tamamladı. Yatırıma Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator ve Temasek gibi önemli oyuncular da katıldı.
Yapay zekayı yeniden tasarlama vizyonu
xAI'nin kurucu ortaklarından Igor Babuschkin tarafından kurulan River AI, Haziran ayında gizliliğini kaldırarak dikkat çekici bir misyonla ortaya çıktı. Babuschkin, DeepMind ve OpenAI gibi kuruluşlardaki deneyimlerini kullanarak, modellerin nasıl eğitildiğiyle başlayarak yapay zekayı temelden yeniden inşa etmeyi amaçlıyor. Bu vizyon, diğer yapay zeka laboratuvarlarının insan gücünün yerini alma yönündeki eğiliminden farklı olarak, ajanları kişisel olarak eğitilebilir asistanlara dönüştürmeyi hedefliyor. Babuschkin, bu hedefe ulaşmak için eğitim, modeller, ürün katmanı ve kişisel yapay zekanın kullanıcıya yakın yaşamasını sağlayacak yeni donanımlar dahil olmak üzere tüm yığının uçtan uca yeniden inşa edilmesi gerektiğine inanıyor. River AI'nin sunduğu API, geliştiricilere açık modeller üzerinde hem pekiştirmeli öğrenme (RL) hem de düşük-rank adaptasyon (LoRA) ince ayarı yapma imkanı tanıyor. Bu ilk ürün, 'prompt engineering' olarak bilinen ve model üzerinde tam kontrol sağlamayan yöntemlere bir alternatif olarak sunuluyor. River, kullanıcıların sahip olmadığı ve geliştiremediği modelleri yönlendirmek yerine, açık modelleri gerçekten kendilerine ait olanlara dönüştürmelerine ve bunları herhangi bir uç nokta gibi sunmalarına olanak tanıyor. Bu yatırım turu, henüz yeni kurulmuş bir şirket için oldukça dikkat çekici bir büyüklükte olsa da, River'ın temel taşıdığı premis, şirketlerin açık ağırlıklı modeller de dahil olmak üzere çeşitli modelleri kullanarak kendi yapay zeka modellerinin kaderini kontrol etmek istemesiyle oldukça uygun bir zamana denk geliyor. River, bu sorunun eğitim sonrası uzmanlık kısmını 'neocloud' teklifiyle çözmeyi vaat ediyor. Şirket, "Herhangi bir işletme, altyapı ekibine ihtiyaç duymadan, kapalı kaynak alternatiflere kıyasla iki ila dört kat daha fazla maliyet tasarrufuyla 15 ila 20 dakika içinde karmaşık bir pekiştirmeli öğrenme çalıştırmasını tamamlayabilir" açıklamasını yaptı. Şirketin daha büyük vizyonu, herkesin kendi adına çalışan, kendileri tarafından eğitilmiş kendi ajanlarına sahip olmasıdır.
