AIインテリジェントは、予約、プログラミング、財務分析などのマルチステップのタスクを取るために開始します, 業界の懸念は、モデルスコアから実際の実装能力にシフトしています. Patronus AI は、複雑なシナリオでインテリジェンスの安定性をテストするために、シミュレーションビジネス環境を設定することにより、この問題に対処しようとします。

ラウンド50億ドル達成

元メタAI研究者のAnand Kannapan氏とRebecca Qian氏が2023年創業 同社は、グリーンフィールドパートナー、ノート可能な資本、Lightseed、Datadog、Samsungの参加で、資金調達の$ 50百万Bラウンドの完了を発表しました。

現在のラウンドの後、Patronus AIの累積量は$ 7.0百万でした。 投資家によると、ほぼすべての最前線のAI研究所や新興スタートアップの数がクライアントとなり、需要は急速に成長しています。

ウェブサイトおよび内部システムの再構築

パトロナスAIのコア製品は、デジタルワールドモデルです。 このようなシステムは、AIインテリジェントが実際のビジネスに近い環境でタスクを実行し、それに応じてパフォーマンスを評価することを可能にするために、Webインターフェイスと企業の社内ツールを複製します。

同社によると、これらのテストは通常、集中的な学習訓練の後に行われ、焦点はモデルの「ベンチマークテストの高いマークを実証するものではありませんが、よりダイナミックで検証可能なシナリオでその作業を行うことができるかどうかを調べることです。

インテリジェントなボディをターゲットにするためのショートカットです。

Patronus AI によると、インテリジェントな身体に共通している問題は、完全に非アクティブではなく、ターゲットに近い「ショートカット」で、実際にプロセスを正しく完了しない問題です。 静的なベースラインテストだけでは、そのような偏差は検出できません。

現在、主にソフトウェアのエンジニアリングと金融シーンをメインに提供しています。 創設者は、将来的には、より多くのタスクタイプに拡張され、時間、日数、さらに数週間にわたって実行されるスマートをサポートするテスト環境を構築することを示しています。

メインの相手は内部評価チームです。

競争レベルでは、パトロナスAIは、それ自体を扱うスタートアップ企業の同じタイプではなく、むしろ様々なAI研究所内で構築されている評価チームではないと信じています。 マニュアルデータサポートを提供する企業とは異なり、マニュアルの介入なしに、ミッション環境におけるインテリジェントな身体の実際の動作を直接観察することに重点を置いています。