Rubriques tendance
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Gabriel et moi avons commencé cette entreprise en programmant dans un petit bureau pendant un an. Nous avons commencé avec l'idée que les systèmes d'IA doivent être capables d'apprendre de l'expérience du monde réel pour résoudre des problèmes du monde réel. Finalement, il est devenu clair que c'était beaucoup plus un problème de systèmes et de données qu'un problème d'apprentissage automatique.
La solution devait être un logiciel de qualité industrielle, librement disponible et facile à adopter pour les développeurs individuels, mais pouvant évoluer pour répondre aux besoins des grandes organisations. Nous avons donc open-sourcé le projet et dit à nos premiers utilisateurs d'arrêter de nous payer. Cela semblait fou.
De nos jours, nous tournons un coin. Nous avons une petite mais incroyable équipe technique : Aaron (mainteneur du compilateur Rust, Svix, AWS), @anndvision (postdoctorant à Columbia, doctorat à Oxford) et Alan (doctorat à CMU, VP chez JPM AI Research), bientôt rejoints par Shuyang (ingénieur logiciel senior sur l'infrastructure LLM chez Google, Palantir) et Cole (Cognition, Windsurf, Stanford). Notre communauté est active et en croissance (bientôt 10k étoiles !). Il y a un chemin clair vers la construction de l'agent qui optimise chaque déploiement de TensorZero en fonction des retours du monde réel qu'il collecte.
Si vous m'aviez dit quand j'ai commencé mon doctorat qu'un jour beaucoup d'entreprises commenceraient volontairement à stocker des trajectoires RL dans un modèle de données que j'ai aidé à construire afin que nous puissions optimiser leurs politiques en fonction des récompenses qui les intéressent, j'aurais été étonné.
Bientôt, cela ne sera plus fait à la main.

19 août, 04:14
Annonce de notre levée de fonds de 7,3 millions de dollars !
TensorZero permet un cycle de données et d'apprentissage pour optimiser les applications LLM : une boucle de rétroaction qui transforme les métriques de production et les retours humains en modèles et agents plus intelligents, plus rapides et moins chers.
Aujourd'hui, nous fournissons une pile open-source pour construire des applications LLM de qualité industrielle qui unifie une passerelle LLM, l'observabilité, l'optimisation, l'évaluation et l'expérimentation. Vous pouvez prendre ce dont vous avez besoin, adopter progressivement et compléter avec d'autres outils. Au fil du temps, ces composants vous permettent de mettre en place une boucle de rétroaction principielle pour votre application LLM. Les données que vous collectez sont liées à vos KPI, se connectent à différents fournisseurs de modèles et se combinent pour créer un avantage concurrentiel pour votre entreprise.
Notre vision est d'automatiser une grande partie de l'ingénierie LLM. Nous posons les bases de cela avec TensorZero open-source. Par exemple, avec notre modèle de données et notre flux de travail de bout en bout, nous serons en mesure de suggérer proactivement de nouvelles variantes (par exemple, un nouveau modèle affiné), de le tester sur des données historiques (par exemple, en utilisant diverses techniques d'apprentissage par renforcement), de permettre un test A/B en direct et progressif, et de répéter le processus. Avec un outil comme celui-ci, les ingénieurs peuvent se concentrer sur des flux de travail de niveau supérieur — décider quelles données entrent et sortent de ces modèles, comment mesurer le succès, quels comportements inciter et dissuader, etc. — et laisser les détails d'implémentation de bas niveau à un système automatisé. C'est l'avenir que nous envisageons pour l'ingénierie LLM en tant que discipline.
Récemment, TensorZero a atteint la première place des dépôts tendance de la semaine au niveau mondial sur GitHub (et nous sommes sur le point de franchir les 10 000 étoiles). Nous avons la chance d'avoir reçu des contributions de dizaines de développeurs du monde entier, et il est excitant de voir TensorZero déjà alimenter des produits LLM de pointe dans des startups d'IA à la pointe et de grandes organisations, y compris l'une des plus grandes banques d'Europe.
Nous sommes ravis d'annoncer que nous avons levé 7,3 millions de dollars pour accélérer les efforts de TensorZero afin de construire une infrastructure open-source de premier ordre pour les ingénieurs LLM (nous recrutons !). Le tour a été dirigé par @FirstMarkCap, avec la participation de @BessemerVP, @bedrock, @DRWTrading, @coalitionvc, et des dizaines d'anges stratégiques.

25,82K
Meilleurs
Classement
Favoris