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Gabriel y yo comenzamos este negocio programando en una pequeña oficina durante un año entero. Empezamos con la idea de que los sistemas de IA deben ser capaces de aprender de la experiencia del mundo real para resolver problemas del mundo real. Con el tiempo, quedó claro que esto era mucho más un problema de sistemas y datos que un problema de aprendizaje automático.
La solución necesitaba ser un software de calidad industrial que estuviera disponible de forma gratuita y fuera fácil de adoptar para desarrolladores individuales, pero que pudiera escalar para satisfacer las necesidades de grandes organizaciones. Así que hicimos el proyecto de código abierto y le dijimos a nuestros primeros usuarios que dejaran de pagarnos. Se sentía una locura.
Hoy en día, estamos dando un giro. Tenemos un pequeño pero increíble equipo técnico: Aaron (mantenedor del compilador Rust, Svix, AWS), @anndvision (postdoctorado en Columbia, PhD en Oxford) y Alan (PhD en CMU, VP en JPM AI Research), pronto se unirá Shuyang (ingeniero de software en infraestructura LLM en Google, Palantir) y Cole (Cognition, Windsurf, Stanford). Nuestra comunidad está activa y en crecimiento (¡pronto alcanzaremos las 10k estrellas!). Hay un camino claro hacia la construcción del agente que optimiza cada implementación de TensorZero en función de la retroalimentación del mundo real que recopila.
Si me hubieras dicho cuando comencé mi doctorado que un día muchas empresas comenzarían a almacenar voluntariamente trayectorias de RL en un modelo de datos que ayudé a construir para que pudiéramos optimizar sus políticas en función de las recompensas que les importan, me habría quedado asombrado.
Pronto, esto no se hará a mano.

19 ago, 04:14
¡Anunciamos nuestra ronda de financiación inicial de 7.3 millones de dólares!
TensorZero permite un ciclo de retroalimentación de datos y aprendizaje para optimizar aplicaciones de LLM: un bucle de retroalimentación que convierte métricas de producción y comentarios humanos en modelos y agentes más inteligentes, rápidos y económicos.
Hoy, proporcionamos un stack de código abierto para construir aplicaciones de LLM de grado industrial que unifica una puerta de enlace de LLM, observabilidad, optimización, evaluación y experimentación. Puedes tomar lo que necesites, adoptar de manera incremental y complementar con otras herramientas. Con el tiempo, estos componentes te permiten establecer un ciclo de retroalimentación fundamentado para tu aplicación de LLM. Los datos que recopilas están vinculados a tus KPIs, se conectan a través de proveedores de modelos y se convierten en una ventaja competitiva para tu negocio.
Nuestra visión es automatizar gran parte de la ingeniería de LLM. Estamos sentando las bases para ello con TensorZero de código abierto. Por ejemplo, con nuestro modelo de datos y flujo de trabajo de extremo a extremo, podremos sugerir proactivamente nuevas variantes (por ejemplo, un nuevo modelo ajustado), realizar pruebas retrospectivas con datos históricos (por ejemplo, utilizando diversas técnicas de aprendizaje por refuerzo), habilitar una prueba A/B gradual y en vivo, y repetir el proceso. Con una herramienta como esta, los ingenieros pueden centrarse en flujos de trabajo de mayor nivel: decidir qué datos entran y salen de estos modelos, cómo medir el éxito, qué comportamientos incentivar y desincentivar, y así sucesivamente, y dejar los detalles de implementación de bajo nivel a un sistema automatizado. Este es el futuro que vemos para la ingeniería de LLM como disciplina.
Recientemente, TensorZero alcanzó el puesto #1 como repositorio en tendencia de la semana a nivel global en GitHub (y estamos a punto de superar los 10k estrellas). Tenemos la suerte de haber recibido contribuciones de docenas de desarrolladores de todo el mundo, y es emocionante ver que TensorZero ya está impulsando productos de LLM de vanguardia en startups de IA de frontera y grandes organizaciones, incluyendo uno de los bancos más grandes de Europa.
Estamos emocionados de compartir que hemos recaudado 7.3 millones de dólares para acelerar los esfuerzos de TensorZero en construir una infraestructura de código abierto de clase mundial para ingenieros de LLM (¡estamos contratando!). La ronda fue liderada por @FirstMarkCap, con la participación de @BessemerVP, @bedrock, @DRWTrading, @coalitionvc y docenas de ángeles estratégicos.

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