首页Patronus AI获得了5000万美元融资，用于打造可用于对人工智能智能体进行压力测试的数字世界
AI智能体正变得越来越复杂，其功能已从单纯回答问题转变为能够独立完成复杂的多步骤任务。
然而，在让这些智能体负责为用户预订行程或处理财务分析之前，模型提供商以及开发它们的初创公司必须确保其在各种不同场景下都能保持稳定的性能。
AI实验室通常依靠基准测试来展示模型的能力，但即便在针对特定智能体的基准测试中取得高分，也无法保证该AI能够正确完成各种现实世界中的多样化任务。
Patronus AI是一家成立于2023年的初创企业，其创始人是前Meta AI研究人员Anand Kannappan和Rebecca Qian。该公司通过创建用于评估智能体性能的模拟数字环境，帮助模型开发者和企业对模型进行微调，从而实现上述目标。
这家总部位于旧金山的初创企业显然正在解决一个关键需求。据Notable Capital的董事Glenn Solomon称，几乎所有前沿AI实验室以及许多新兴初创公司都已成为该公司的客户，对其模拟环境的需求被形容为近乎无穷无尽。
过去一年里，Patronus的营收增长了15倍，这引发了投资者的高度兴趣。周四，该公司宣布完成了由Greenfield Partners领投的5000万美元B轮融资，Notable Capital、Lightspeed、Datadog和三星也参与了此次融资，至此该公司的累计融资额已达到7000万美元。
Patronus采用其所谓的“数字世界模型”来构建网站及内部系统的复制品。在这些环境中，智能体在经过强化学习训练后会接受压力测试，系统会通过奖励成功完成任务的行为并惩罚出错的情况，从而不断优化它们的表现。
AI实验室认为这些数字模拟具有极高的价值，因为它们能让智能体在各种有时甚至难以预测的情境中进行试验。该公司将自身的方法比作Waymo训练自动驾驶汽车的方式——即首先构建合成世界，用来测试车辆在极端天气或儿童追球等罕见危险情况下的表现。
不过与AI智能体的区别在于，后者往往会选择捷径，从而导致任务完成出现错误。“Patronus非常擅长识别这类投机行为，并确保模型承担相应责任，”Solomon说道。
目前Patronus的模拟数字环境主要应用于软件工程和金融领域，但据Kannappan称，这仅仅是个开始。
“如今我们专注于那些可验证的问题——即那些能够立即进行检查和确认的问题——不过还有许多领域既无法验证，或者极其难以验证，”他说道。
即便这些流程具备可验证性，也并不意味着它们很简单。“我们希望打造出一个环境，在其中可以让智能体持续运行10小时、10天，甚至10周，”Kannappan说。
至于竞争对手，Patronus认为自己的主要对手是AI实验室早已建立的用于评估智能体行为的内部团队。虽然Mercor和Surge这类基于人类数据的公司能为模型开发者提供强化学习方面的支持，但Patronus采取了不同的路径，即在不涉及任何人工干预的情况下直接评估智能体的行为表现。
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