Reflection AI: Auf dem Weg zur Superintelligenz mit 130 Millionen US-Dollar Startkapital

SILICON VALLEY / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Reflection AI Inc., ein vielversprechendes Startup, das von ehemaligen Google DeepMind-Forschern geleitet wird, hat kürzlich mit einer beeindruckenden Finanzierung von 130 Millionen US-Dollar auf sich aufmerksam gemacht.

Reflection AI Inc., ein neues Startup, das von ehemaligen Google DeepMind-Forschern geleitet wird, hat kürzlich mit einer beeindruckenden Finanzierung von 130 Millionen US-Dollar auf sich aufmerksam gemacht. Diese Finanzierung, die in zwei Runden aufgebracht wurde, zeigt das Vertrauen der Investoren in die Vision des Unternehmens, eine sogenannte Superintelligenz zu entwickeln. Die erste Runde, eine Seed-Investition von 25 Millionen US-Dollar, wurde von Sequoia Capital und CRV angeführt. Die zweite Runde, eine Serie-A-Finanzierung über 105 Millionen US-Dollar, wurde von CRV und Lightspeed Venture Partners geleitet. Zu den weiteren prominenten Investoren gehören der Venture-Arm von NVIDIA, LinkedIn-Mitbegründer Reid Hoffman und der CEO von Scale AI, Alexandr Wang. Das Unternehmen wird derzeit mit 555 Millionen US-Dollar bewertet. Die beiden Mitbegründer von Reflection AI, Misha Laskin und Ioannis Antonoglou, bringen umfangreiche Erfahrung aus ihrer Arbeit an Googles Gemini-Modell mit. Laskin, der CEO von Reflection AI, war maßgeblich an der Entwicklung des Trainingsworkflows für die Gemini-Modelle beteiligt, während Antonoglou an den Post-Training-Systemen arbeitete, die darauf abzielen, die Ausgabequalität der Modelle zu optimieren. Reflection AI hat sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, eine Superintelligenz zu entwickeln, die in der Lage ist, die meisten computerbasierten Arbeiten zu erledigen. Als ersten Schritt auf diesem Weg entwickelt das Unternehmen ein autonomes Programmierwerkzeug. Diese technischen Bausteine sollen später für die Entwicklung einer Superintelligenz genutzt werden. In einem Blogbeitrag des Unternehmens heißt es, dass die Durchbrüche, die für die Entwicklung eines vollständig autonomen Codierungssystems erforderlich sind, wie fortgeschrittenes Denken und iterative Selbstverbesserung, sich auch auf andere Bereiche der Computerarbeit übertragen lassen. Zunächst konzentriert sich Reflection AI auf die Entwicklung von KI-Agenten, die spezifische Programmieraufgaben automatisieren. Einige dieser Agenten sollen den Code von Entwicklern auf Schwachstellen überprüfen, während andere die Speichernutzung von Anwendungen optimieren und sie auf Zuverlässigkeitsprobleme testen. Darüber hinaus plant das Unternehmen, angrenzende Aufgaben zu automatisieren, wie die Erstellung von Dokumentationen, die erklären, wie bestimmte Code-Snippets funktionieren, sowie die Verwaltung der Infrastruktur, auf der die Anwendungen der Kunden laufen. Laut einer Stellenanzeige auf der Website von Reflection AI plant das Unternehmen, seine Software mit Hilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) und Reinforcement Learning zu betreiben. Historisch gesehen wurden KI-Modelle auf Datensätzen trainiert, bei denen jeder Datenpunkt von einer Erklärung begleitet wurde. Reinforcement Learning eliminiert die Notwendigkeit solcher Erklärungen, was die Erstellung von Trainingsdatensätzen erleichtert. Die Stellenanzeige deutet auch darauf hin, dass Reflection AI plant, neuartige Architekturen für seine KI-Systeme zu erforschen, was darauf hindeutet, dass das Unternehmen möglicherweise über die Transformer-Architektur hinausblickt, die den meisten LLMs zugrunde liegt. Eine wachsende Zahl von LLMs verwendet eine konkurrierende Architektur namens Mamba, die in bestimmten Aspekten effizienter ist. Eine weitere Stellenanzeige für einen Experten für KI-Infrastruktur deutet darauf hin, dass Reflection AI plant, seine Modelle mit bis zu zehntausenden von Grafikkarten zu trainieren. Das Unternehmen plant auch, an vLLM-ähnlichen Plattformen für nicht-LLM-Modelle zu arbeiten. Entwickler nutzen vLLM, ein beliebtes Open-Source-KI-Tool, um den Speicherverbrauch ihrer Sprachmodelle zu reduzieren. Sequoia Capital-Investoren Stephanie Zhan und Charlie Curnin schrieben in einem Blogbeitrag, dass die Agenten von Reflection AI mit zunehmender Intelligenz der Modelle mehr Verantwortung übernehmen werden. Sie stellen sich autonome Codierungsagenten vor, die im Hintergrund unermüdlich arbeiten und Arbeitslasten bewältigen, die Teams verlangsamen.

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