狂揽13亿美金！AlphaGo大神组队Gemini大牛用RL打制超

　　过去的十年间，团队正在RL和LLM范畴均取得了严沉冲破，并为DeepMind、OpenAI等前沿AI尝试室从导建立了其时最为强大的AI系统——这就涉及到了如许一个问题：事实若何让LLM正在计较机上展示出取AlphaGo正在围棋上划一程度到自从能力？他们相信，处理自从编码是一个根节点问题——若是能建立一个超等智能的自从编码系统，所有其他基于计较机的工做范畴都将天然而然地处理。就正在方才，它颁布发表了全新融资：由红杉本钱和CRV领投的2500万美元种子轮融资，以及由Lightspeed Venture Partners和CRV领投的1。05亿美元A轮融资。现在，曾经有越来越多的科技公司押注于所谓的AI智能体，，就反映了人们对这种帮用户施行使命的AI的巴望。但Reflection却有着更为弘大：建立具有完全自从性的东西，而不只仅一种协做东西或帮手。正在他们看来，这种方式将更快地实现「超等人工智能」——也就是比大大都人更伶俐、范畴更广的AI。现正在，这家公司专注于从动化繁琐和机械的工程工做，好比迁徙软件数据库或沉构代码。Lightspeed合股人Raviraj Jain将正在Reflection的董事会中任职，他暗示，公司要做的事并不是代替工程师。而是让工程师不再做繁沉的工做，而是成为像建建师一样的脚色，来监视大量的自从AI智能体。现在，AI编程范畴曾经涌入了一多量资金充脚的草创公司，而Cursor制制商Anysphere、Replit和Poolside，都正在此范畴颇为出名。正在Laskin看来，一般的AI帮手就像定速巡航，而Reflection则努力于成为更像Waymo那样的存正在。正在他看来，Reflection有潜力取处置雷同工做的大型AI尝试室合作并胜出，由于世界正在短短几年内就会变得很是分歧，AI完万能从动化今天我们做的很多使命。正在博客中，Relection联创Ioannis回首了十年前，本人做为创始工程师插手了DeepMind的履历。2016年的那一刻，是AI的转机点，也对Reflection团队的很多发生了深远影响——他们第一次实正领，超等智能的实正在形态是什么样子。它不只能帮帮从动化现有的工做，还能发觉我们不曾考虑过的更好的处理方案，就像AlphaGo正在围棋中发觉了新策略，扩展了人类学问，让出名的第37手棋成为了传奇。建立完全自从编码系统所需的冲破——如高级推理和迭代改良——会天然延长到更普遍的计较机工做类别。一旦复杂软件能够被从动规划、编写和完美，雷同的能力就会无缝转移到其他计较机驱动的使命上，加快向AGI的进展。然而，正在过去十年中，Reflection团队正在RL和LLM方面开创了严沉前进，他们相信，这些是超等智能的根基建立模块。开创性的AI不是正在实空中成长的；它需要研发取产物的协同设想。自从能力必需正在实正在场景中展现切实价值。通过取用户反馈一路迭代，他们确保这些系统不只靠得住地满脚现实需求，还有帮于塑制负义务设想的AI的将来。目前，他们的沉点是一个自从编码系统：一个适用的产物，同时也代表着向我们超等智能方针迈出的主要一步。此前，他正在耶鲁大学获得学士学位，正在大学获得理论物理学博士学位，并正在大学伯克利分校BAIR尝试室进行AI范畴的博士后研究，从攻深度强化进修和无监视进修。此前，他正在亚里士多德大学获得电气和计较机工程学士和硕士学位，并正在大学AI和机械进修硕士学位。Ilya曾正在NeurIPS 2024上暗示，超等智能（superintelligence）是的成长标的目的，也是研究人员们正正在建立的工具。目前，我们具有超卓的LLM和聊器人，但它们也表示出某些奇异的不靠得住性——时常会感应迷惑，但却能正在评估中表示出远超人类的能力。虽然我们还不晓得若何和谐这一点，但最终迟早会实现以下方针：AI将实正具备现实意义上的智能体特征，并将正学会推理。所以，我们未来不得不面临的，是一些极其不成预测的AI系统——它们可以或许从无限的数据中理解事物，同时也不会感应迷惑。当所有这些特征取认识连系正在一路时，就会带来取现有系统完全分歧性质和特征的系统，它们将具有令人难以相信的惊人能力。