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Gabriel und ich haben dieses Unternehmen ein Jahr lang in einem kleinen Büro programmiert. Wir begannen mit der Idee, dass KI-Systeme aus realen Erfahrungen lernen müssen, um reale Probleme zu lösen. Schließlich wurde klar, dass es sich hierbei viel mehr um ein System- und Datenproblem als um ein maschinelles Lernproblem handelte.
Die Lösung musste eine industrielle Software sein, die kostenlos verfügbar und für einzelne Entwickler leicht zu übernehmen war, aber auch in der Lage sein sollte, den Bedürfnissen großer Organisationen gerecht zu werden. Also haben wir das Projekt Open Source gemacht und unseren frühesten Nutzern gesagt, sie sollten aufhören, uns zu bezahlen. Es fühlte sich verrückt an.
Heutzutage machen wir Fortschritte. Wir haben ein kleines, aber unglaubliches technisches Team: Aaron (Rust-Compiler-Maintainer, Svix, AWS), @anndvision (Postdoc an der Columbia, PhD in Oxford) und Alan (PhD an der CMU, VP bei JPM AI Research), der bald von Shuyang (Mitarbeiter SWE für LLM-Infrastruktur bei Google, Palantir) und Cole (Cognition, Windsurf, Stanford) unterstützt wird. Unsere Community ist aktiv und wächst (bald 10k Sterne!). Es gibt einen klaren Weg, um den Agenten zu entwickeln, der jede TensorZero-Bereitstellung anhand des realen Feedbacks, das er sammelt, optimiert.
Wenn du mir gesagt hättest, als ich mit meinem PhD begann, dass eines Tages viele Unternehmen freiwillig anfangen würden, RL-Trajektorien in einem Datenmodell zu speichern, das ich mit aufgebaut habe, um ihre Richtlinien gegen die Belohnungen zu optimieren, die ihnen wichtig sind, wäre ich erstaunt gewesen.
Bald wird dies nicht mehr von Hand gemacht.

19. Aug., 04:14
Wir freuen uns, unsere Seed-Runde über 7,3 Millionen USD bekannt zu geben!
TensorZero ermöglicht ein Daten- und Lern-Feedbacksystem zur Optimierung von LLM-Anwendungen: ein Feedback-Loop, der Produktionsmetriken und menschliches Feedback in intelligentere, schnellere und kostengünstigere Modelle und Agenten umwandelt.
Heute bieten wir einen Open-Source-Stack zum Aufbau von industrietauglichen LLM-Anwendungen an, der ein LLM-Gateway, Beobachtbarkeit, Optimierung, Bewertung und Experimentierung vereint. Sie können das, was Sie benötigen, schrittweise übernehmen und mit anderen Tools ergänzen. Im Laufe der Zeit ermöglichen Ihnen diese Komponenten, einen fundierten Feedback-Loop für Ihre LLM-Anwendung einzurichten. Die Daten, die Sie sammeln, sind an Ihre KPIs gebunden, portieren über Modellanbieter hinweg und summieren sich zu einem Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen.
Unsere Vision ist es, einen Großteil der LLM-Entwicklung zu automatisieren. Wir legen mit dem Open-Source-TensorZero den Grundstein dafür. Zum Beispiel werden wir mit unserem Datenmodell und dem End-to-End-Workflow in der Lage sein, proaktiv neue Varianten vorzuschlagen (z. B. ein neues feinabgestimmtes Modell), es anhand historischer Daten zurückzutesten (z. B. unter Verwendung verschiedener Techniken aus dem Reinforcement Learning), einen schrittweisen, Live-A/B-Test zu ermöglichen und den Prozess zu wiederholen. Mit einem solchen Tool können Ingenieure sich auf höherwertige Workflows konzentrieren – entscheiden, welche Daten in diese Modelle eingehen und herauskommen, wie man den Erfolg misst, welche Verhaltensweisen man anreizen und entmutigen möchte, und so weiter – und die Details der Implementierung einem automatisierten System überlassen. Das ist die Zukunft, die wir für die LLM-Entwicklung als Disziplin sehen.
Kürzlich erreichte TensorZero den Platz #1 der weltweit trendenden Repositories der Woche auf GitHub (& wir stehen kurz davor, 10.000 Sterne zu überschreiten). Wir haben das Glück, Beiträge von Dutzenden von Entwicklern weltweit erhalten zu haben, und es ist aufregend zu sehen, dass TensorZero bereits hochmoderne LLM-Produkte bei führenden KI-Startups und großen Organisationen unterstützt, darunter eine der größten Banken Europas.
Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass wir 7,3 Millionen USD gesammelt haben, um die Bemühungen von TensorZero zu beschleunigen, eine erstklassige Open-Source-Infrastruktur für LLM-Ingenieure aufzubauen (wir stellen ein!). Die Runde wurde von @FirstMarkCap geleitet, mit Beteiligung von @BessemerVP, @bedrock, @DRWTrading, @coalitionvc und Dutzenden strategischer Engel.

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