AI新創Trajectory完成4,500萬美元A輪募資，估值3億美元

AI新創Trajectory完成4,500萬美元（約599億8500萬韓元）A輪募資，估值達3億美元（約3999億韓元）。

TechCrunch於3日（韓國時間）報導，這輪募資由紅杉資本領投，輝達（NVIDIA，$NVDA）、Bessemer Venture Partners與貝恩資本創投（Bain Capital Ventures）參與。

Trajectory約一年前由三名史丹佛大學（Stanford University）校友創立，目前有18名員工。創辦人曾任職於Google DeepMind與蘋果（Apple）。

現有AI模型若未經額外訓練，難以從錯誤中學習。企業將模型用於法律、金融等需要專業知識的領域時，這項限制尤其明顯。

企業過去多半透過微調，讓通用模型適用於特定領域。這通常需要組建內部研究團隊，或聘用成本較高的外派現場部署工程師（FDE）。

企業以開源AI模型為基礎，將Trajectory平台整合至自家應用程式。平台會收集使用者對模型回答的回饋。本報先前曾報導一款可將使用者修改紀錄用於模型後訓練的自助平台。

Trajectory表示，平台會利用使用者留下的修改與評分紀錄重新訓練模型，以提升模型處理專業工作的能力。特定任務累積的回饋，也會納入後續訓練。

公司將這種做法稱為「持續學習」（continual learning），並表示法律工作者、醫師等領域專家可以直接參與模型改進。

Trajectory共同創辦人Ronak Malde表示：「組織認定什麼是好的結果，由使用者決定；我們可以將這些判斷轉化為模型改進。」這代表第一線使用者能訂定評估標準，並將標準反映在模型中。

Malde將基礎模型比喻為每到新職場就得從頭開始的聰明博士生。他表示，經濟高度看重的是已在同一項工作上累積30年經驗的人。

法律AI公司Harvey與金融AI公司Rogo正使用Trajectory平台對開源模型進行後訓練，讓模型納入實際工作經驗。

應用案例包括審閱特定類型的合約，以及依照指定方法評估企業價值。客戶包括Decagon、Mercor與輝達。

共同創辦人Michael Elabd認為，由人類參與訓練過程，比自主自我改進的方式更安全，因為自主學習可能導致非預期結果或風險。

Trajectory將Thinking Machines Lab、Applied Compute與Prime Intellect列為後訓練自動化領域的競爭者。Prime Intellect協助企業打造並訓練自有AI代理。

Malde表示，團隊是公司的最大優勢。Trajectory也招募了曾任職於OpenAI、Stripe與Netflix的研究人員和產品設計師。公司表示，平台介面是為非技術背景的客戶設計，讓他們也能使用後訓練工具。