Trajectory初创公司在A轮融资中筹集4500万美元——TechCrunch

开发基于用户反馈对人工智能模型进行进一步训练平台的初创公司Trajectory在A轮融资中筹集了4500万美元。这家拥有18名员工的公司估值为3亿美元。本轮融资由Sequoia领投，投资者还包括Nvidia、Bessemer Venture Partners和Bain Capital Ventures，TechCrunch报道称。

用于模型后训练的平台

Trajectory约一年前由三名斯坦福大学同学创立——Ronak Malde、Michael Elabd和Arjun Karanam。Malde曾是被Google DeepMind聘用的Windsurf研究人员之一，Elabd也曾在DeepMind工作，而Karanam此前在Apple从事生成式基础模型相关工作。

该公司提供持续学习方法：企业可以采用开源模型，将其接入自身应用程序，并收集关于其工作质量的反馈。Trajectory利用这些数据重新训练模型，使其随着时间推移能更好地完成专业任务。

按照这家初创公司的设想，律师、医生及其他领域专家可以自行确定模型高质量工作的标准，并将其转化为对模型的改进。Trajectory认为，这可能使专业化人工智能的部署更快、成本更低。

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客户与竞争

Harvey和Rogo已经使用Trajectory的平台对开源模型进行后训练。该公司称，这有助于系统的表现更接近资深律师或金融分析师的水平，包括分析特定类型的合同，或根据既定方法评估公司。其他被提及的客户包括Decagon、Mercor和Nvidia。

Trajectory也正将其后训练平台向公众开放。该公司认为，创建了Tinker微调平台的Thinking Machines Lab，以及Applied Compute和Prime Intellect都是竞争对手。

Elabd表示，人类参与模型训练使这种方法比人工智能系统完全自主的自我改进更安全，后者可能导致不可预测或危险的后果。