Sulle orme di un finanziamento di 2 miliardi di dollari, @MishaLaskin, CEO di @reflection_ai, su dove sta andando l'azienda: "Ci siamo capitalizzati per ottenere la potenza di calcolo necessaria per pre-addestrare e post-addestrare un modello open americano che possiamo esportare nel resto del mondo." Hanno anche assemblato quella che Laskin definisce una panchina di talenti da laboratorio di frontiera: "Abbiamo una massa critica di persone che hanno guidato questo lavoro nei laboratori di frontiera — pre-addestramento di modelli e dati, ragionamento post-addestramento, codifica, RLHF — abbiamo costruito team in tutta la stack." Reflection è ora nella fase che ogni serio laboratorio di frontiera deve attraversare: "Siamo sulla scala di crescita, addestrando metodicamente modelli da piccoli a grandi, perché a ogni scala le cose si rompono in modi nuovi." E Laskin traccia una linea netta tra pre-addestramento e post-addestramento: "La gente parla di corse YOLO nell'AI, ma questo funziona solo nel post-addestramento. Come dice uno dei membri del nostro team: non puoi YOLO nel pre-addestramento, deve essere estremamente preciso e metodico." Dove siamo ora: "Stiamo attraversando ora la scala di crescita. Stiamo vedendo risultati iniziali entusiasmanti e rilasceremo modelli fantastici l'anno prossimo."