Trajectory huy động 45 triệu USD nhằm giúp các chuyên gia ngoài ngành kỹ thuật dễ dàng tiếp cận việc huấn luyện mô hình AI

Dù do OpenAI, Anthropic phát triển hay được xây dựng trên các nền tảng mã nguồn mở, các mô hình AI hiện nay đều có chung một hạn chế mang tính cốt lõi: không thể tự rút kinh nghiệm từ sai sót nếu không trải qua quá trình huấn luyện bổ sung. Các doanh nghiệp ứng dụng những mô hình này vào các lĩnh vực chuyên biệt như luật và tài chính thường khắc phục hạn chế trên bằng cách tinh chỉnh (fine-tuning) các mô hình tổng quát. Tuy nhiên, phương pháp này thường đòi hỏi phải xây dựng đội ngũ nghiên cứu nội bộ hoặc phụ thuộc vào các chuyên gia tư vấn đắt đỏ, thường được gọi là kỹ sư triển khai thực địa (FDEs). Trajectory, công ty khởi nghiệp được thành lập khoảng một năm trước bởi ba cựu sinh viên Stanford từng làm việc tại Google DeepMind và Apple, đặt mục tiêu tự động hóa quy trình này. Giải pháp của công ty cho phép các mô hình AI tiếp nhận phản hồi để liên tục nâng cao hiệu quả xử lý các tác vụ chuyên biệt. Doanh nghiệp với quy mô 18 nhân sự này vừa công bố huy động thành công 45 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A, đạt mức định giá 300 triệu USD. Vòng gọi vốn do Sequoia dẫn đầu, cùng sự tham gia của Nvidia, Bessemer Venture Partners và Bain Capital Ventures. Đồng sáng lập Trajectory, ông Ronak Malde, ví các mô hình nền tảng như một nghiên cứu sinh tiến sĩ rất thông minh nhưng liên tục bắt đầu một công việc mới. Trao đổi với TechCrunch, ông nhấn mạnh: “Tuy nhiên, giá trị mà nền kinh tế tìm kiếm lại là một nhân sự đã có 30 năm kinh nghiệm làm việc thực tế”. Công ty khởi nghiệp này hướng tới giải quyết bài toán trên thông qua phương pháp học tập liên tục (continual learning). Doanh nghiệp sử dụng Trajectory có thể bắt đầu từ một mô hình AI mã nguồn mở và kết nối nền tảng với các ứng dụng nội bộ, qua đó thu thập phản hồi về hiệu suất hoạt động của mô hình. Dữ liệu này sau đó được Trajectory sử dụng để tái huấn luyện, giúp mô hình cải thiện năng lực xử lý các nhiệm vụ chuyên sâu theo thời gian. Theo ông Malde, Trajectory cho phép các luật sư, bác sĩ và chuyên gia trong nhiều lĩnh vực tự nâng cấp mô hình một cách gần như tự động. Năng lực này giúp quá trình triển khai AI chuyên ngành diễn ra nhanh hơn với chi phí thấp hơn. Các công ty như Harvey và Rogo hiện đã sử dụng nền tảng của Trajectory để thực hiện hậu huấn luyện (post-training) cho các mô hình mã nguồn mở. Giải pháp này giúp các mô hình hoạt động tương tự như những luật sư hoặc chuyên gia phân tích tài chính giàu kinh nghiệm, nhờ học hỏi từ các tác vụ trước đó như thẩm định một loại hợp đồng pháp lý cụ thể hay định giá doanh nghiệp theo phương pháp riêng biệt. Các khách hàng khác của Trajectory bao gồm Decagon, Mercor và Nvidia. Hiện công ty khởi nghiệp này đang triển khai nền tảng hậu huấn luyện rộng rãi ra công chúng. Ông Malde cho biết, người sử dụng Trajectory là bên quyết định “tiêu chuẩn tối ưu cho tổ chức của mình và có thể biến các tiêu chuẩn đó thành bước cải tiến cụ thể cho mô hình”. Cách tiếp cận học tập liên tục của Trajectory có những điểm tương đồng với cơ chế tự cải thiện đệ quy (RSI) — khái niệm chỉ việc các hệ thống AI tự nâng cao năng lực của chính mình. Tuy nhiên, đồng sáng lập Michael Elabd khẳng định việc duy trì sự tham gia của con người vào quá trình huấn luyện giúp giải pháp của Trajectory an toàn hơn, do việc tự cải thiện hoàn toàn tự động có thể dẫn đến những kết quả ngoài tầm kiểm soát hoặc tiềm ẩn rủi ro nguy hiểm. Trajectory không phải là công ty khởi nghiệp duy nhất nỗ lực tự động hóa khâu hậu huấn luyện. Doanh nghiệp này xác định Thinking Machines Lab — công ty do cựu Giám đốc Công nghệ (CTO) của OpenAI là bà Mira Murati sáng lập, đồng thời là đơn vị sở hữu nền tảng tinh chỉnh Tinker — là đối thủ cạnh tranh trực tiếp, bên cạnh Applied Compute (được định giá 3,25 tỷ USD vào tháng trước) và Prime Intellect (đơn vị chuyên hỗ trợ các doanh nghiệp tự phát triển và huấn luyện các tác tử AI). Malde nhận định lợi thế lớn nhất của công ty khởi nghiệp này nằm ở đội ngũ nhân sự. Ông từng là một trong số ít các nhà nghiên cứu được Google DeepMind tuyển dụng thông qua hình thức thâu tóm (acqui-hire) từ Windsurf. Elabd cũng từng làm việc tại DeepMind, trong khi nhà đồng sáng lập thứ ba của Trajectory, Arjun Karanam, từng tham gia phát triển các mô hình nền tảng tạo sinh (generative foundation models) tại Apple. Doanh nghiệp khởi nghiệp này cũng đã tuyển dụng các nhà nghiên cứu và chuyên viên thiết kế sản phẩm từ OpenAI, Stripe và Netflix. Vì sao thiết kế lại đóng vai trò quan trọng đối với một công ty tập trung vào đào tạo AI? Karanam cho biết công ty đã phát triển một giao diện giúp các khách hàng không chuyên về kỹ thuật tiếp cận dễ dàng hơn với giai đoạn hậu đào tạo (post-training). Chủ đề AI, fine-tuning, Gọi vốn, Sequoia, Khởi nghiệp, Đầu tư mạo hiểm Khi các giao dịch mua hàng được thực hiện qua liên kết trong bài viết, tòa soạn có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập. Marina Temkin Phóng viên, Mảng Đầu tư mạo hiểm Marina Temkin là phóng viên chuyên trách mảng đầu tư mạo hiểm và doanh nghiệp khởi nghiệp tại TechCrunch. Trước khi gia nhập TechCrunch, bà từng viết về lĩnh vực đầu tư mạo hiểm cho PitchBook và Venture Capital Journal. Trước đó, bà là chuyên viên phân tích tài chính và sở hữu chứng chỉ CFA. Độc giả có thể liên hệ hoặc xác thực thông tin từ Marina qua thư điện tử [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa theo số +1 347-683-3909 trên ứng dụng Signal. Xem tiểu sử Ngày 4/11 Boston Mua một vé, tặng một vé Gia tăng hiệu quả kết nối tại chương trình huấn luyện nhà sáng lập lớn nhất trong năm của TechCrunch khi đưa nhà đồng sáng lập hoặc đối tác tham dự miễn phí Đăng ký trước khi chương trình ưu đãi mua một tặng một kết thúc Đăng ký ngay Được quan tâm nhất Báo cáo của FT cho biết Anthropic dự kiến sẽ bị các tổ chức xếp hạng tín nhiệm đánh giá ở mức 'dưới chuẩn đầu tư' (junk) sau đợt IPO Lucas Ropek Vệ tinh trung tâm dữ liệu đầu tiên của Google đã hoạt động và sáng tác thơ Tim Fernholz Binance tạm dừng giao dịch rút tiền trước nghi vấn tin tặc đánh cắp hàng tỷ USD tiền mã hóa Zack Whittaker Khi lưu lượng truy cập từ công cụ tìm kiếm suy giảm, Reddit thông báo chuyển sang mô hình bắt buộc đăng nhập Sarah Perez MacBook Pro màn hình cảm ứng của Apple đẩy mức giá máy tính xách tay lên một đỉnh điểm mới Lauren Forristal Các nhà lãnh đạo AI có thể đang quá xa rời thực tế để phát triển sản phẩm cho công chúng Amanda Silberling Các quỹ đầu tư mạo hiểm sẽ thu về hàng tỷ USD từ đợt IPO của Anthropic, song Amazon dự kiến sẽ thu lợi nhiều hơn đáng kể Marina Temkin