रिफ्लेक्शन एआई ने मेगा राउंड बंद किया और ओपन एआई पर दांव लगाया

एनवीडिया के नेतृत्व में रिकॉर्ड 2.000 बिलियन डॉलर के निवेश दौर में रिफ्लेक्शन एआई का मूल्य 8.000 बिलियन डॉलर आंका गया है।
पूर्व डीपमाइंड डेवलपर्स मिशा लास्किन और इयोनिस एंटोनोग्लू द्वारा स्थापित यह कंपनी सॉफ्टवेयर विकास के लिए एजेंटों को शक्ति प्रदान करती है।
खुला आधार मॉडल रणनीति: भार को खोलें तथा कम्पनियों और सरकारों द्वारा नियंत्रित तैनाती पर ध्यान केंद्रित करें।
चुनौतियाँ: कड़ी प्रतिस्पर्धा, कंप्यूटिंग लागत, तथा असिमोव जैसे उत्पादों में कर्षण और सुरक्षा की आवश्यकता।

रिफ्लेक्शन एआई तकनीक

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति उत्साह के बीच, रिफ्लेक्शन एआई ने 2.000 बिलियन डॉलर हासिल किए हैं एनवीडिया के नेतृत्व में वित्तपोषण के एक नए दौर में इसका मूल्यांकन 8.000 बिलियन तक बढ़ा दिया गया हैडीपमाइंड के पूर्व शोधकर्ताओं द्वारा स्थापित इस युवा कंपनी का लक्ष्य उस समर्थन को दुनिया भर की इंजीनियरिंग टीमों के लिए उपयोगी और सुलभ प्रौद्योगिकी में परिवर्तित करना है।

उनका प्रस्ताव इस पर केंद्रित है ऐसे एजेंट जो सॉफ्टवेयर विकास चक्र में कार्यों को स्वचालित करते हैं और यह विचार कि खुले आधार मॉडल कुछ ही क्षेत्रों में शक्ति को केंद्रित किए बिना नवाचार को गति दे सकते हैं।इसके अलावा, विशेष मीडिया के अनुसार, कंपनी मानव-एनोटेट डेटा को सिंथेटिक डेटा के साथ जोड़ती है और ग्राहक की जानकारी के साथ सीधे प्रशिक्षण से बचती है, जिससे गोपनीयता और स्वामित्व पर उसका रुख मजबूत होता है।

मेगा-राउंड और इसके पीछे कौन है?

संदर्भ हेडर द्वारा उन्नत ऑपरेशन, रिफ्लेक्शन एआई को स्टार्टअप के लिए सबसे बड़े राउंड में शामिल किया गया है: 2.000 बिलियन डॉलर और परिणामी मूल्यांकन लगभग 8.000 बिलियन डॉलरकुछ ही महीने पहले, कंपनी को 545 मिलियन डॉलर के मूल्यांकन के साथ बाजार डेटाबेस में सूचीबद्ध किया गया था, जो इस तरह के नए स्टार्टअप के लिए उम्मीदों में एक असामान्य उछाल को दर्शाता है।

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एनवीडिया ने निवेश में अग्रणी भूमिका निभाई और चिप कंपनी के साथ मिलकर इसमें भाग लिया शीर्ष-स्तरीय आंकड़े और संस्थान एरिक श्मिट, सिटी और 1789 कैपिटल (डोनाल्ड ट्रम्प जूनियर से जुड़े) जैसे फंड, लाइटस्पीड और सिकोइया जैसे मौजूदा फंडों के अलावा। निवेश पारिस्थितिकी तंत्र के अन्य नामों का भी इस सिद्धांत के समर्थन में हवाला दिया गया है: अगर तकनीकी दृष्टि और तैनाती का रास्ता मौजूद है, तो एआई शुरुआती चरणों में बड़े चेकों का लाभ उठाता रहेगा।

2024 में स्थापित मिशा लास्किन e इयोनिस एंटोनोग्लू, दोनों को डीपमाइंड में काम करने का अनुभव है (अल्फागो जैसी शीर्ष स्तरीय परियोजनाओं से जुड़ा अनुभव), रिफ्लेक्शन एआई का लक्ष्य ऐसी प्रणालियां बनाना है जो तर्क करने और स्वायत्त रूप से सीखने में सक्षम हों।टीम की तकनीकी विश्वसनीयता और व्यापार-अनुकूल एजेंटों के प्रति रोडमैप, पूंजी आकर्षित करने में महत्वपूर्ण रहे हैं।

उद्योग सूत्रों का कहना है कि कंपनी ने कम मूल्यांकन पर अधिक मामूली वित्तपोषण लक्ष्यों की खोज की, लेकिन निवेशकों की मांग ने राउंड आकार को ऊपर की ओर धकेल दियाइस प्रकार का आंदोलन एक मजबूत विश्वास को दर्शाता है: यदि कंपनी अपनी योजना को क्रियान्वित करने में सफल होती है, संभावित रिटर्न निवेश की गति और मात्रा को उचित ठहरा सकता है.

हालाँकि, इस परिमाण के इंजेक्शन के लिए एक अधिदेश है: पूंजी को वास्तविक गति, ठोस उत्पाद और टिकाऊ तैनाती में बदलनाउच्च कंप्यूटिंग लागत और प्रतिभा के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा के कारण, गलती की गुंजाइश बहुत कम है और परिचालन अनुशासन पर समझौता नहीं किया जा सकता।

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उत्पाद, रोडमैप और खुला दृष्टिकोण

IA समाधान

घर का पहला प्रमुख उत्पाद है असिमोव, एक एजेंट जो कोड रिपॉजिटरी, दस्तावेज़ों, ईमेल और आंतरिक चैट के साथ एकीकृत होकर जटिल कोडबेस को समझने और संदर्भों से जुड़े प्रश्नों को हल करने में मदद करता है। इसका सिद्धांत, बिना सोचे-समझे शुरू से ही पंक्तियाँ बनाने के बजाय, संदर्भों को समझें, वर्कफ़्लो और निर्भरताएँ, और संगठन की अपनी जानकारी के आधार पर उत्तर प्रदान करते हैं।

इसे प्राप्त करने के लिए, रिफ्लेक्शन एआई निर्भर करता है बहुत विस्तृत संदर्भ विंडो, उपयोगकर्ता फ़ीडबैक के साथ सुदृढीकरण और इंजीनियरिंग कार्यों पर लागू सुदृढीकरण सीखने की तकनीकें। कंपनी का दावा है कि प्रशिक्षण निम्नलिखित के मिश्रण पर आधारित है मानव एनोटेशन और सिंथेटिक डेटाप्रशिक्षण सेटों में संवेदनशील ग्राहक जानकारी के उपयोग को रोकना।

एजेंट से परे, महत्वाकांक्षा निर्माण और रिलीज करने की है खुले आधार मॉडल जिसका कोई भी ऑडिट और अनुकूलन कर सकता है। इसके प्रबंधक बताते हैं कि इस रणनीति में उपयोग और अनुकूलन को सुविधाजनक बनाने के लिए मॉडल भार प्रकाशित करना शामिल है, जबकि कुछ प्रक्रिया घटक (जैसे संपूर्ण पाइपलाइन या डेटासेट) तकनीकी और व्यावसायिक स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए स्वामित्व में रह सकते हैं।

भविष्य में, कंपनी ऐसे भाषा मॉडलों को आगे बढ़ाने की योजना बना रही है जो तर्क और एजेंट जो जटिल कार्यों पर पुनरावृत्ति के माध्यम से सीखते हैं। नई वित्तीय ताकत के साथ, लक्ष्य विकास को गति देना और तैयारी करना है जल्दी रिलीज़ नई क्षमताओं का विकास, उद्यम परिनियोजन पर ध्यान केंद्रित करना जो गोपनीयता, लागत नियंत्रण और अनुपालन के लिए ग्राहक बुनियादी ढांचे पर निष्पादन को सक्षम बनाता है।

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हालांकि, प्रतिस्पर्धी परिदृश्य काफी मांग वाला है: महत्वपूर्ण कॉर्पोरेट समर्थन वाली प्रयोगशालाओं (ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल या मेटा) से लेकर लागत और गति के संदर्भ में गति निर्धारित करने वाली खुली पहलों तक। रिफ्लेक्शन एआई को विश्वास है कि वह एक ऐसे दृष्टिकोण के साथ खुद को अलग कर सकता है जो संतुलन बनाता है खुलापन, प्रदर्शन और सुरक्षा, लेकिन इसमें सुसंगत परिणाम और अपनाने का मार्ग प्रदर्शित होना चाहिए जो स्थापित विकल्पों के साथ तुलना में खरा उतरे।

ओपन एजेंट और मॉडल बहस में रिफ्लेक्शन एआई का प्रवेश उद्योग के लिए महत्वपूर्ण प्रश्नों को जन्म देता है: स्वायत्तता को सुरक्षा नियंत्रणों के साथ कैसे संरेखित किया जाए, खुलेपन के लिए कौन से लाइसेंसिंग और नियामक ढांचे उपयुक्त हैं, और सिद्धांतों को कमजोर किए बिना आर्थिक मॉडल कितनी दूर तक बढ़ सकता हैकंपनी खुद को इस रूप में प्रस्तुत करती है एक अभिनेता जो उन्नत एआई के "आधार को व्यापक" बनाना चाहता हैलेकिन क्रियान्वयन का स्तर ऊंचा है और जांच भी गहन है।

यदि योजना काम करती है, तो पूंजी, प्रतिभा और रोडमैप रिफ्लेक्शन एआई को असिमोव जैसे उत्पादों में तेजी लाने और खुले मॉडलों की दिशा में ठोस कदम उठाने की अनुमति देगा कंपनियों और सार्वजनिक प्रशासन में गति के साथ। अगर ऐसा नहीं है, तो यह निवेश एक अनुस्मारक होगा कि ऐतिहासिक फंडिंग के बावजूद, एआई को विकास टीमों के दैनिक कार्यों में सिद्ध तकनीकी प्रगति और ठोस उपयोगिता की आवश्यकता है।