Patronus AI獲得了5000萬美元融資,用於打造可用於對人工智慧智慧體進行壓力測試的數字世界

AI智慧體正變得越來越複雜,其功能已從單純回答問題轉變為能夠獨立完成複雜的多步驟任務。
然而,在讓這些智慧體負責為使用者預訂行程或處理財務分析之前,模型提供商以及開發它們的初創公司必須確保其在各種不同場景下都能保持穩定的效能。
AI實驗室通常依靠基準測試來展示模型的能力,但即便在針對特定智慧體的基準測試中取得高分,也無法保證該AI能夠正確完成各種現實世界中的多樣化任務。
Patronus AI是一家成立於2023年的初創企業,其創始人是前Meta AI研究人員Anand Kannappan和Rebecca Qian。該公司透過建立用於評估智慧體效能的模擬數字環境,幫助模型開發者和企業對模型進行微調,從而實現上述目標。
這家總部位於舊金山的初創企業顯然正在解決一個關鍵需求。據Notable Capital的董事Glenn Solomon稱,幾乎所有前沿AI實驗室以及許多新興初創公司都已成為該公司的客戶,對其模擬環境的需求被形容為近乎無窮無盡。
過去一年裡,Patronus的營收增長了15倍,這引發了投資者的高度興趣。週四,該公司宣佈完成了由Greenfield Partners領投的5000萬美元B輪融資,Notable Capital、Lightspeed、Datadog和三星也參與了此次融資,至此該公司的累計融資額已達到7000萬美元。
Patronus採用其所謂的“數字世界模型”來構建網站及內部系統的複製品。在這些環境中,智慧體在經過強化學習訓練後會接受壓力測試,系統會透過獎勵成功完成任務的行為並懲罰出錯的情況,從而不斷最佳化它們的表現。
AI實驗室認為這些數字模擬具有極高的價值,因為它們能讓智慧體在各種有時甚至難以預測的情境中進行試驗。該公司將自身的方法比作Waymo訓練自動駕駛汽車的方式——即首先構建合成世界,用來測試車輛在極端天氣或兒童追球等罕見危險情況下的表現。
不過與AI智慧體的區別在於,後者往往會選擇捷徑,從而導致任務完成出現錯誤。“Patronus非常擅長識別這類投機行為,並確保模型承擔相應責任,”Solomon說道。
目前Patronus的模擬數字環境主要應用於軟體工程和金融領域,但據Kannappan稱,這僅僅是個開始。
“如今我們專注於那些可驗證的問題——即那些能夠立即進行檢查和確認的問題——不過還有許多領域既無法驗證,或者極其難以驗證,”他說道。
即便這些流程具備可驗證性,也並不意味著它們很簡單。“我們希望打造出一個環境,在其中可以讓智慧體持續執行10小時、10天,甚至10周,”Kannappan說。
至於競爭對手,Patronus認為自己的主要對手是AI實驗室早已建立的用於評估智慧體行為的內部團隊。雖然Mercor和Surge這類基於人類資料的公司能為模型開發者提供強化學習方面的支援,但Patronus採取了不同的路徑,即在不涉及任何人工干預的情況下直接評估智慧體的行為表現。
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