Abundant

Sobre

Olá! 👋

Somos uma equipa de antigos engenheiros de ML, fundadores, especialistas em robótica e responsáveis de operações obcecados com os dados e o seu impacto numa IA segura e fiável.

Somos especialistas em criar ambientes e conjuntos de dados para RL, tirando partido da nossa experiência em simulação e treino de modelos.

Em números: • Trabalhamos com 3 dos 6 maiores laboratórios de IA do mundo e com várias empresas da Fortune 500 • Milhares de milhões de tokens de treino gerados por mês, a duplicar de mês para mês • Rede global e exclusiva de mais de 500 especialistas de domínio

Acreditamos que os seres humanos são criativos por natureza e que prosperam quando empurram a fronteira.

Trabalhamos para um futuro de abundância, em que todos tenham acesso a inteligência, serviços e bens infinitos.

Estamos em São Francisco, na Califórnia. Gostamos de boa comida e de boa companhia.

-- mais informações abaixo --

A Abundant está a construir a NVIDIA dos dados de treino. Os modelos de IA dependem de dois ingredientes fundamentais: computação e dados. A NVIDIA, líder em computação, atingiu um valor de mercado máximo de 5 biliões de dólares e gerou 130 mil milhões de dólares de receitas no ano passado, à medida que explodia a necessidade de escalar a computação. Acreditamos que a necessidade de escalar os dados está apenas a começar, com a passagem do SFT e da supervisão humana para o RL e a aprendizagem pela experiência.

A equipa fundadora junta fundadores pela segunda vez, engenheiros de ML e responsáveis de dados vindos da Waymo, Google, Meta e AWS. Já colaborámos com a DeepMind na classificação de discurso de ódio em vídeos do YouTube, treinámos modelos de ponta para condução autónoma e escalámos pipelines de dados com milhares de anotadores humanos. O nosso trabalho pioneiro em computação humana, dados sintéticos, aprendizagem por imitação e RL dá-nos uma vantagem sólida para entregar resultados aos clientes.

Porquê agora? Os dados de treino são mais importantes e mais escassos do que nunca. As leis de escala ditam que uma melhoria linear no desempenho dos modelos exige um aumento exponencial dos dados de treino. Mas só há uma World Wide Web, e a maior parte já foi usada para treinar. Os próximos avanços vão exigir conjuntos de dados novos, diversos e de alta qualidade, o que torna os dados de treino mais importantes e escassos do que nunca.

E se tivermos sucesso? A Abundant será a peça central para chegar à AGI e mais além. A maioria dos desafios do treino de modelos já está resolvida. O que falta são os dados necessários para passar do conhecimento geral à especialização; dos chatbots aos agentes; e da inteligência digital à IA física. Pergunte a qualquer investigador de IA ou especialista em robótica: o grande travão ao progresso é a disponibilidade de dados, ou seja, "dados em abundância".

A Abundant trabalha com os laboratórios de IA e startups mais avançados, bem como com empresas da Fortune 500.

Temas