Abundant

О компании

Привет! 👋

Мы — команда бывших ML-инженеров, основателей, робототехников и руководителей операционных направлений, одержимых данными и их влиянием на безопасный и надёжный ИИ.

Мы специализируемся на создании сред и датасетов для RL, опираясь на опыт в симуляциях и обучении моделей.

В цифрах: • Работаем с 3 из 6 ведущих мировых ИИ-лабораторий и рядом компаний из Fortune 500 • Миллиарды обучающих токенов в месяц, рост в 2 раза каждый месяц • Эксклюзивная глобальная сеть из более чем 500 отраслевых экспертов

Мы верим, что люди по своей природе творческие и раскрываются, раздвигая границы возможного.

Мы движемся к будущему изобилия, где у каждого будет доступ к бесконечному интеллекту, услугам и товарам.

Базируемся в Сан-Франциско. Любим хорошую еду и хорошую компанию.

-- подробнее ниже --

Abundant строит NVIDIA обучающих данных. ИИ-моделям нужны два базовых ингредиента: вычисления и данные. NVIDIA, лидер в вычислениях, на пике стоила $5 трлн и за прошлый год получила $130 млрд выручки — потребность в масштабировании вычислений взорвалась. Мы уверены, что потребность в масштабировании данных только начинает расти: индустрия уходит от SFT и разметки людьми к RL и обучению на опыте.

Основатели — серийные предприниматели, ML-инженеры и руководители по данным из Waymo, Google, Meta и AWS. Команда уже работала с DeepMind над классификацией языка вражды в видео на YouTube, обучала передовые модели для беспилотных автомобилей и масштабировала пайплайны данных с тысячами разметчиков. Новаторский опыт в человеческих вычислениях, синтетических данных, имитационном обучении и RL даёт нам серьёзное преимущество в результатах для клиентов.

Почему сейчас? Обучающие данные важны и дефицитны как никогда. По законам масштабирования линейный рост качества модели требует экспоненциального роста обучающих данных. Но World Wide Web всего один, и на большей его части модели уже обучены. Следующие прорывы потребуют новых, разнообразных и качественных датасетов — поэтому обучающие данные сейчас ценнее и дефицитнее, чем когда-либо.

Что будет, если у нас получится? Abundant станет ключевым условием для AGI и того, что дальше. Большинство задач в обучении моделей уже решены. Не хватает данных, чтобы перейти от общих знаний к отраслевой экспертизе, от чат-ботов к агентам и от цифрового интеллекта к физическому ИИ. Спросите любого исследователя ИИ или робототехника: главное узкое место — доступность данных, то есть «изобилие данных».

Abundant работает с самыми передовыми ИИ-лабораториями и стартапами, а также с компаниями из Fortune 500.

Темы