Abundant

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Ciao! 👋

Siamo un team di ex ML engineer, fondatori, esperti di robotica e responsabili operativi ossessionati dai dati e dal loro impatto su un'AI sicura e affidabile.

Ci specializziamo nella creazione di ambienti e dataset per l'RL, sfruttando la nostra esperienza in simulazione e addestramento dei modelli.

I numeri: • Lavoriamo per 3 dei 6 principali laboratori di AI al mondo e per diverse aziende Fortune 500 • Miliardi di token di addestramento generati ogni mese, raddoppiati di mese in mese • Una rete globale esclusiva di oltre 500 esperti di dominio

Crediamo che gli esseri umani siano creativi per natura e diano il meglio spingendosi oltre la frontiera.

Lavoriamo per un futuro di abbondanza, in cui tutti abbiano accesso a intelligenza, servizi e beni infiniti.

Siamo a San Francisco, in California. Ci piacciono il buon cibo e la buona compagnia.

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Abundant sta costruendo la NVIDIA dei dati di addestramento. I modelli di AI si basano su due ingredienti fondamentali: calcolo e dati. NVIDIA, leader del calcolo, ha toccato una capitalizzazione di 5.000 miliardi di dollari e lo scorso anno ha generato 130 miliardi di ricavi, man mano che il bisogno di potenza di calcolo è esploso. Secondo noi il bisogno di scalare i dati è solo all'inizio, ora che si passa dall'SFT e dalla supervisione umana all'RL e all'apprendimento dall'esperienza.

Il team fondatore è composto da fondatori alla seconda startup, ML engineer e responsabili dei dati provenienti da Waymo, Google, Meta e AWS. In passato abbiamo collaborato con DeepMind per classificare l'incitamento all'odio nei video di YouTube, addestrato modelli allo stato dell'arte per la guida autonoma e scalato pipeline di dati con migliaia di annotatori umani. Il nostro lavoro pionieristico su human computation, dati sintetici, imitation learning e RL ci dà un solido vantaggio nel portare risultati ai clienti.

Perché adesso? I dati di addestramento non sono mai stati così importanti e così scarsi. Le leggi di scala dicono che un miglioramento lineare delle prestazioni richiede un aumento esponenziale dei dati. Ma il World Wide Web è uno solo e i modelli lo hanno già in gran parte assorbito. I prossimi progressi richiederanno dataset nuovi, vari e di alta qualità, rendendo i dati di addestramento più importanti e più scarsi che mai.

E se ci riusciamo? Abundant sarà il fattore abilitante fondamentale per l'AGI e oltre. Gran parte delle sfide dell'addestramento sono già risolte. Mancano i dati necessari per passare dalla conoscenza generale alla competenza specialistica, dai chatbot agli agenti, dall'intelligenza digitale all'AI fisica. Chiedete a qualsiasi ricercatore di AI o esperto di robotica: il vero collo di bottiglia del progresso è la disponibilità di dati, cioè di «dati abbondanti».

Abundant lavora con i laboratori di AI e le startup più avanzati, oltre che con aziende Fortune 500.

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