Trajectory recauda 45 millones para automatizar el entrenamiento de modelos de IA

Trajectory, una startup fundada por tres estudiantes de Stanford con experiencia en Google DeepMind y Apple, ha anunciado la recaudación de 45 millones de dólares en una ronda Serie A, con una valoración de 300 millones de dólares. La ronda fue liderada por Sequoia, con la participación de Nvidia, Bessemer Venture Partners y Bain Capital Ventures. La empresa busca automatizar el proceso de ajuste fino de modelos de inteligencia artificial, permitiendo que estos sistemas aprendan de sus errores y mejoren continuamente en tareas especializadas sin necesidad de equipos de investigación internos costosos.

El enfoque de la compañía se basa en el aprendizaje continuo, conectando modelos de código abierto con las aplicaciones de las empresas para recopilar retroalimentación y reentrenar los modelos. Ronak Malde, cofundador, compara los modelos fundamentales con estudiantes de doctorado inteligentes que siempre comienzan un nuevo trabajo, mientras que la economía valora a quienes han trabajado durante 30 años. Trajectory permite a profesionales como abogados y médicos mejorar los modelos de forma casi automática, lo que podría acelerar y abaratar el despliegue de IA especializada.

La startup ya cuenta con clientes como Harvey, Rogo, Decagon, Mercor y Nvidia, quienes utilizan la plataforma para post-entrenar modelos. Aunque su enfoque se asemeja al auto-mejoramiento recursivo, Michael Elabd, otro cofundador, argumenta que mantener la intervención humana en el proceso de entrenamiento es más seguro para evitar resultados no intencionados. Trajectory compite directamente con Thinking Machines Lab, fundada por Mira Murati, y con Applied Compute y Prime Intellect. Su ventaja competitiva radica en su equipo, que incluye investigadores adquiridos de Google DeepMind y Windsurf, y en una interfaz de diseño que facilita el uso de la plataforma para clientes no técnicos.