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Reflection AI raccoglie 2 miliardi di dollari per creare il rivale americano di DeepSeek

DiCollins J. OkothCollins J. Okoth
Tempo di lettura: 3 minuti.
Reflection AI raccoglie 2 miliardi di dollari per creare il rivale americano di DeepSeek
  • Reflection AI ha raccolto 2 miliardi di dollari per posizionare l'azienda come alternativa open source ai laboratori a frontiera chiusa come OpenAI, Anthropic e DeepSeek.
  • L'azienda di intelligenza artificiale ha dichiarato di aver sviluppato una piattaforma di apprendimento per rinforzo e LLM su larga scala, in grado di addestrare modelli di mix di esperti su larga scala.
  •  L'azienda di intelligenza artificiale ha affermato che sta ampliando la propria offerta per creare modelli aperti che uniscano fin da zero l'addestramento preliminare su larga scala e l'apprendimento per rinforzo avanzato.

Venerdì Reflection AI ha raccolto 2 miliardi di dollari, raggiungendo una valutazione di 8 miliardi di dollari, superando di 15 volte la precedente valutazione di soli sette mesi fa, passando da 545 milioni di dollari a 10 miliardi di dollari. L'iniziativa mira a posizionare l'azienda sia come alternativa open source a laboratori a frontiera chiusa come OpenAI e Anthropic, sia come equivalente occidentale ad aziende cinesi di intelligenza artificiale come DeepSeek.

La startup è stata fondata nel marzo 2024 da due ex ricercatori di Google DeepMind, Misha Laskin, che ha guidato la modellazione delle ricompense per il progetto Gemini di DeepMind, e Ioannis Antonoglou, che ha co-creato il sistema di intelligenza artificiale AlphaGo. L'esperienza dei due ex ricercatori di Google DeepMind nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ha portato alla loro idea, ovvero che i giusti talenti in ambito di intelligenza artificiale possono costruire modelli innovativi al di fuori delle aziende tecnologiche consolidate.

L'ultima iniziativa di Reflection AI cambia anche la sua traiettoria, che inizialmente si concentrava sugli agenti di codifica autonomi, diventando ora un'alternativa open source ai laboratori di intelligenza artificiale a frontiera chiusa.

Reflection AI recluta un team di talenti di alto livello da DeepMind e OpenAI

Reflection AI ha annunciato di aver integrato un team di talenti di alto livello provenienti da DeepMind e OpenAI per lavorare alla sua nuova iniziativa. L'azienda ha dichiarato di aver sviluppato una piattaforma avanzata per l'addestramento dell'IA, che promette di rendere accessibile a tutti. La startup di intelligenza artificiale ha aggiunto di aver anche identificatodentmodello commerciale scalabile in linea con la strategia di intelligenza aperta dell'azienda.

Il CEO di Reflection AI, Misha Laskin, ha rivelato che il team dell'azienda comprende 60 membri, tra cui ricercatori e ingegneri di intelligenza artificiale impegnati in infrastrutture, training dei dati e sviluppo di algoritmi. Ha inoltre riconosciuto che l'azienda si è assicurata un cluster di elaborazione e prevede di rilasciare un modello di linguaggio di frontiera nel 2026, addestrato su decine di migliaia di miliardi di token.

L'azienda di intelligenza artificiale ha dichiarato di aver sviluppato una piattaforma LLM e di apprendimento per rinforzo su larga scala, in grado di addestrare modelli Mixture-of-Experts (MoE) di grandi dimensioni, un'impresa che, a suo dire, un tempo si riteneva possibile solo nei migliori laboratori del mondo. Reflection AI ha affermato di aver constatato in prima persona l'efficacia del suo approccio applicandolo al settore cruciale della programmazione autonoma. L'azienda ha ammesso che questo traguardo le consente ora di estendere tali metodi al ragionamento agenziale in generale.

I MoE sono architetture specifiche che alimentano i LLM di frontiera, che in precedenza potevano essere addestrati su larga scala solo da grandi laboratori di intelligenza artificiale chiusi. DeepSeek è stata la prima a capire come addestrare tali modelli su larga scala e in modo aperto, seguita da Qwen, Kimi e altri modelli in Cina.

"DeepSeek, Qwen e tutti questi modelli sono il nostro campanello d'allarme, perché se non facciamo nulla al riguardo, di fatto lo standard globale dell'intelligence sarà costruito da qualcun altro. Non sarà costruito dall'America."

-Misha Laskin, CEO di Reflection AI

Laskin ha inoltre sostenuto che l'iniziativa pone gli Stati Uniti e i suoi alleati in una posizione di svantaggio, poiché le imprese e gli Stati sovrani evitano di utilizzare i modelli cinesi a causa delle potenziali ripercussioni legali. Ha aggiunto che le imprese e gli Stati sovrani possono scegliere di vivere in una situazione di svantaggio competitivo o di essere all'altezza della situazione.

Reflection AI mira a continuare a costruire e rilasciare modelli di frontiera in modo sostenibile

Reflection AI ha rivelato di aver raccolto ingenti capitali e didentidentificato un modello commerciale scalabile in linea con la sua strategia di intelligenza aperta, che, a detta dell'azienda, le consentirà di continuare a sviluppare e rilasciare modelli all'avanguardia in modo sostenibile. L'azienda di intelligenza artificiale ha affermato di star ampliando le proprie capacità per costruire modelli aperti che integrino fin dall'inizio il pre-addestramento su larga scala e l'apprendimento per rinforzo avanzato.

David Sacks, il responsabile della Casa Bianca per l'IA e le criptovalute, ha accolto con favore la nuova missione di Reflection AI, affermando che è fantastico vedere un numero crescente di modelli di IA open source americani. Ritiene che una parte significativa del mercato globale preferirà i costi contenuti, la personalizzazione e il controllo offerti dall'open source. 

Il co-fondatore e CEO di Hugging Face, Clem Delangue, ritiene che la sfida ora sarà quella di dimostrare un'elevata velocità di condivisione di modelli e set di dati di intelligenza artificiale aperti. Laskin ha rivelato che Reflection AI renderà pubblici i pesi dei modelli, mantenendo in gran parte proprietari i set di dati e le pipeline di addestramento complete. I pesi dei modelli sono parametri fondamentali che determinano il funzionamento di un sistema di intelligenza artificiale e Laskin ha affermato che solo una manciata di aziende selezionate può effettivamente utilizzare lo stack infrastrutturale.

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