Gelen kutunuzda daha akıllı bilgiler ister misiniz? Sadece kurumsal AI, veri ve güvenlik liderleri için önemli olanı elde etmek için haftalık bültenlerimize kaydolun. Şimdi abone olun
San Francisco merkezli CTGTAI’yı özellik seviyesi mannequin özelleştirme yoluyla daha güvenilir hale getirmeye odaklanan bir girişim, en iyi sunum stili ödülünü kazandı VB Transform 2025 San Francisco’da. 23 yaşındaki Cyril Gorlla tarafından kurulan şirket, teknolojisinin geleneksel ince ayar veya hızlı mühendislik yöntemlerini kullanmak yerine doğrudan mannequin özelliklerini değiştirerek işletmelerin AI güven engellerinin üstesinden gelmesine nasıl yardımcı olduğunu gösterdi.
Sunumu sırasında Gorlla, birçok işletmenin karşılaştığı “AI doom döngüsünü” vurguladı: işletmelerin% 54’ü AI’yi Deloitte’ye göre en yüksek teknoloji riskleri olarak belirtiyor, McKinsey kuruluşların% 44’ünün AI uygulamasından olumsuz sonuçlar yaşadığını bildirdi.
“Bu konferansın büyük bir kısmı AI doom döngüsüyle ilgiliydi” diye açıkladı Gorlla sunumu sırasında. “Maalesef bunların çoğu [AI investments] Dışarı çıkmayın. J&J az önce iptal edildi Yüzlerce AI pilotu, çünkü bu sistemlere temel bir güven olmadığı için ROI teslim etmediler. ”
AI hesaplama duvarını kırmak
CTGT’nin yaklaşımı, geleneksel AI özelleştirme tekniklerinden önemli bir ayrılmayı temsil etmektedir. Şirket, California San Diego Üniversitesi’nde donanımlı bir sandalye tutarken Gorlla’nın yaptığı araştırma üzerine kuruldu.
2023’te Gorlla bir makale yayınladı Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı’nda (ICLR), “üç dokuz” (%99.9) doğruluk elde ederken, mevcut yaklaşımlardan 500 kat daha hızlı olan AI modellerini değerlendirmek ve eğitmek için bir yöntemi tanımlamaktadır.
CTGT, kaba kuvvet ölçeklendirme veya geleneksel derin öğrenme yöntemlerine güvenmek yerine, sinir ağlarının nasıl öğrendiklerini temelden yeniden tasarlayan “tamamen yeni bir AI yığını” olarak adlandırdığı şeyi geliştirdi. Şirketin inovasyonu, AI modellerinin özellik düzeyini anlamaya ve müdahale etmeye odaklanmaktadır.
Şirketin yaklaşımı temelde izleme için ikincil AI sistemlerine dayanan standart yorumlanabilirlik çözümlerinden farklıdır. Bunun yerine, CTGT, tamamlayıcı modellere olan ihtiyacı ortadan kaldıran ve süreçteki hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltan matematiksel olarak doğrulanabilir yorumlanabilirlik yetenekleri sunar.
Teknoloji, sansür veya halüsinasyonlar gibi davranışları yönlendiren, daha sonra modelin ağırlıklarını değiştirmeden bu değişkenleri dinamik olarak değiştiren belirli gizli değişkenleri (özellik alanındaki nöronlar veya özellik alanındaki yönler) tanımlayarak çalışır. Bu yaklaşım, şirketlerin yeniden eğitilmek için sistemleri çevrimdışı almadan mannequin davranışını anında özelleştirmelerine olanak tanır.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Dönüşüm sunumu sırasında Gorlla, bir Fortune 20 finans kurumuna zaten konuşlandırılmış iki işletme uygulaması gösterdi:
Modelleri şirkete özgü kabul edilebilir içeriği anlamak için eğiten ve analistlerin e-postalarını gerçek zamanlı olarak uyumluluk standartlarına göre kontrol etmelerini sağlayan bir e-posta uyumluluk iş akışı. Sistem potansiyel olarak sorunlu içeriği vurgular ve özel açıklamalar sağlar.
Pazarlamacıların marka değerleriyle tutarlı kopya geliştirmelerine yardımcı olan bir marka hizalama aracı. Sistem, belirli ifadelerin belirli bir marka için neden iyi çalıştığı ve hizalanmayan içeriğin nasıl geliştirileceği konusunda kişiselleştirilmiş tavsiyeler önerebilir.
Gorlla, “Bir şirketin 900 kullanım örneği varsa, artık 900 modeline ince ayar yapmak zorunda değiller” dedi. “Mannequin-agnostikiz, böylece bizi takabilirler.”
CTGT’nin eylemdeki teknolojisinin gerçek dünyadaki bir örneği, Deepseek modellerisansür davranışlarından sorumlu özellikleri başarıyla tanımladı ve değiştirdi. Bu spesifik aktivasyon modellerini izole ederek ve ayarlayarak CTGT, modelin akıl yürütme, matematik ve kodlama gibi nötr görevlerdeki performansını düşürmeden hassas sorgularda% 100 yanıt oranı elde edebildi.
Resimler: VB Remodel 2025’te CTGT Sunumu
Gösterilen yatırım getirisi
CTGT’nin teknolojisi ölçülebilir sonuçlar veriyor gibi görünüyor. Soru-Cevap oturumu sırasında Gorlla, konuşlandırmanın ilk haftasında “önde gelen yapay zeka ile çalışan sigorta şirketlerinden biri ile onlardan 5 milyon dolarlık sorumluluk tasarrufu sağladığımızı” belirtti.
Başka bir erken müşteri olan Ebrada Monetary, müşteri hizmetleri sohbet botlarının gerçek doğruluğunu artırmak için CTGT’yi kullandı. Kurucu ve vergi stratejisti Ley Ebrada, “Daha önce, chatbot yanıtlarındaki halüsinasyonlar ve diğer hatalar, müşteriler yanıtları netleştirmeye çalıştıkça canlı destek ajanları için yüksek miktarda istekte bulundu” dedi. “CTGT, chatbot doğruluğunu muazzam bir şekilde artırmaya yardımcı oldu ve bu ajan taleplerinin çoğunu ortadan kaldırdı.”
Başka bir vaka çalışmasında, CTGT, hesaplama açısından kısıtlanmış ortamlarda cihaz içi AI yeteneklerini geliştirmek için isimsiz bir Fortune 10 şirketi ile çalıştı. Şirket ayrıca, önde gelen bir bilgisayar görme firmasının karşılaştırılabilir doğruluğu korurken 10 kat daha hızlı mannequin performansı elde etmesine yardımcı oldu.
Şirket, teknolojisinin halüsinasyonları% 80-90 oranında azaltabileceğini ve sağlık ve finans gibi düzenlenmiş endüstrilerdeki işletmeler için kritik bir faktör olan% 99,9 güvenilirliğe sahip AI dağıtımlarını sağlayabileceğini iddia ediyor.
Haydarabad’dan Silikon Vadisi’ne
Gorlla’nın yolculuğu kendisi dikkat çekicidir. Hindistan’ın Haydarabad kentinde doğdu, o usta kodlama 11 yaşında ve AI modellerini eğitmek için daha fazla performansı sıkmak için lisede dizüstü bilgisayarları söküyordu. Amerika Birleşik Devletleri’ne, California Üniversitesi, San Diego’da okumak için geldi ve burada Donanım Başkanı Bursu’nu aldı.
Oradaki araştırması, sinir ağlarının nasıl öğrendiğinin temel mekanizmalarını anlamaya odaklandı, bu da ICLR makalesine ve sonunda CTGT’ye yol açtı. 2024’ün sonlarında, Gorlla ve kurucu ortağı Trevor Tuttle, Hyperscalable ML sistemlerinde uzman, Y Combinator’s Fall 2024 parti için seçildi.
Başlangıç, Mark Cuban ve AI’yi daha verimli ve güvenilir hale getirme vizyonuna çekilen diğer önde gelen teknoloji liderleri de dahil olmak üzere kurumsal destekçilerinin ötesinde önemli yatırımcıları çekti.
Finansman ve Gelecek
Gorlla ve Tuttle, CTGT tarafından 2024’ün ortalarında kuruldu 7,2 milyon dolar topladı Şubat 2025’te Google’ın erken aşama AI Fonu olan Gradient tarafından yönetilen abartılı bir tohum turunda. Diğer yatırımcılar arasında Common Catalyst, Y Combinator, Sıvı 2, Deepwater ve François Chollet (Keras’ın yaratıcısı), Michael Seibel (Y Combinator, Twitch’in Kurucu Ortağı) ve Paul Graham (Y Combinator) gibi önemli melekler yer alıyor.
Gradient yönetici ortağı Darian Shirazi, “CTGT’nin lansmanı, endüstrinin AI’nin mevcut sınırlamaların sınırları içinde nasıl ölçekleneceği ile mücadele ettiği için zamanında” dedi. “CTGT, şirketlerin AI dağıtımlarını hızla ölçeklendirmelerini ve akıllı telefonlar gibi cihazlarda gelişmiş AI modellerini çalıştırmasını sağlayarak bu sınırları kaldırıyor. Bu teknoloji, büyük girişimlerde yüksek bahisli AI dağıtımlarının başarısı için kritik öneme sahiptir.”
AI modeli büyüklüğü Moore’un yasalarını ve AI eğitim çiplerindeki ilerlemeleri geride bırakan CTGT, hem verimsizlik hem de giderek karmaşıklaşan mannequin kararlarıyla baş edebilecek daha temel bir AI anlayışına odaklanmayı amaçlamaktadır. Şirket, mühendislik ekibini genişletmek ve platformunu geliştirmek için tohum fonunu kullanmayı planlıyor.
Her finalist, 600 endüstri karar vericisinden oluşan bir kitleye sundu ve Salesforce Ventures, Menlo Ventures ve Amex Ventures’tan bir girişim sermayesi hakimleri panelinden geri bildirim aldı.
Diğer kazananlar Catio ve Solo.io hakkında okuyun. Diğer finalistler Kumo– Superduper.io– Sutro Ve Qdrant.
Editörün Notu: Okuyucularımıza bir teşekkür olarak, VB Remodel 2026 için erken kuş kaydı açtık-sadece 200 $. Bu, AI hırsının operasyonel gerçeklikle karşılaştığı yerdir ve odanda olmak isteyeceksiniz. Yerinizi şimdi rezerve et.
avots
