Inflectiv AI

Bởi David Arnež | Đồng sáng lập tại Inflectiv
Bobby Samuels (Giám đốc điều hành, Protege) đã đưa ra chẩn đoán chính xác. Ranh giới của AI là gập ghềnh. Các mô hình viết mã hoàn hảo gặp khó khăn khi điều hướng một quy trình y tế phức tạp. Điểm nghẽn không phải là kiến trúc. Nó không phải là tính toán. Đó là dữ liệu.
Bài viết được xuất bản tuần này lập luận cho một phòng thí nghiệm dữ liệu AI chuyên dụng; DataLab tại Protege - xứng đáng được đọc kỹ lưỡng. Không phải vì đơn thuốc là hoàn chỉnh, mà vì nó nêu tên đúng vấn đề và tiết lộ chính xác nơi giải pháp phải đi xa hơn.

AI không gặp khó khăn vì các mô hình yếu.
Nó gặp khó khăn vì trí tuệ mà các mô hình đó cần là lộn xộn, ẩn giấu hoặc không thể tiếp cận.
Tuần này, chúng tôi tập trung vào lớp giữa giữa dữ liệu thô và các tác nhân, hạ tầng biến kiến thức rải rác thành thứ mà máy móc có thể thực sự sử dụng.
Đây là những gì chúng tôi đã chia sẻ.

Hạ tầng AI có thể tiếp cận
Bắt đầu với hạ tầng AI không nên yêu cầu một ngân sách lớn hoặc thiết lập phức tạp.
Inflectiv giữ cho điểm truy cập đơn giản: tín dụng miễn phí mỗi tháng, truy cập vào các tập dữ liệu và tác nhân, và sự linh hoạt để nâng cấp chỉ khi bạn thực sự cần.

Sách hướng dẫn mới của Bessemer là một trong những khung sắc nét nhất được viết về Vertical AI. Nhưng nó thiếu một chương - chương giải thích tại sao hầu hết các sản phẩm AI theo chiều dọc thất bại trước khi họ có cơ hội chứng minh ROI của mình.
Bessemer Venture Partners vừa công bố một sách hướng dẫn giai đoạn đầu cho các nhà sáng lập Vertical AI ở đây. Nó rất xuất sắc.
Khung "Tốt, Tốt hơn, Tốt nhất" thực sự rất hữu ích. Mô hình phân quyền tiến bộ là cách mà những đội ngũ tốt nhất mà chúng tôi đã thấy thực sự hoạt động. Quan điểm rằng Vertical AI cạnh tranh cho ngân sách lao động - không phải ngân sách CNTT - tái cấu trúc toàn bộ cơ hội thị trường.

Các tín hiệu giao dịch tốt nhất thế giới không nằm trên một thiết bị đầu cuối. Chúng bị chôn vùi trong kiến thức hàng ngày của những người không coi bản thân họ là nhà cung cấp dữ liệu.
Đây là một mẫu lặp lại trên mọi ngành công nghiệp lớn trên trái đất.
Ở đâu đó bên trong nó trong các cơ sở dữ liệu, các báo cáo hiện trường, các nhật ký mua sắm, các nhịp điệu hoạt động có thông tin dự đoán những gì xảy ra tiếp theo. Nó không bị ẩn giấu. Nó không phải là một bí mật. Nó chỉ đơn giản là lộn xộn, cách biệt, và hoàn toàn không có cấu trúc. Nó không bao giờ đến được thị trường dưới dạng có thể sử dụng. Vì vậy, nó ngồi đó. Rò rỉ giá trị vào khoảng trống.

Tuần này chúng tôi tập trung vào một điều mà hầu hết các cuộc trò chuyện về AI đều bỏ qua.

Không thiếu dữ liệu. Thiếu thông minh có cấu trúc, dễ tiếp cận mà các đại lý thực sự có thể sử dụng.
Từ định giá đến ảo giác đến lý do tại sao các rào cản UX đang phai nhạt, đây là những gì chúng tôi đã phân tích.

Thiếu cấu trúc
Có hàng trăm tỷ terabyte dữ liệu trên thế giới, nhưng hầu như không có dữ liệu nào được định dạng để máy móc có thể truy vấn, tái sử dụng hoặc lý luận một cách đáng tin cậy. Vấn đề không phải là khối lượng. Đó là cấu trúc. Đó là khoảng cách mà Inflectiv được xây dựng để giải quyết.

🔑 API Keys Đơn Giản Hóa
Tạo một API key nghe có vẻ kỹ thuật. Nó không phải vậy.
Chúng tôi đã cho thấy cách một cú nhấp chuột biến tập dữ liệu của bạn thành thứ mà các tác nhân có thể truy vấn ngay lập tức. Không có ma sát, không phức tạp, chỉ cần truy cập trực tiếp vào trí tuệ có cấu trúc.
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân, đây là điểm vào.
Học cách tạo một API Key

🎙 Kiểm Tra Thực Tế AGI
Có rất nhiều tiếng ồn xung quanh các mô hình và trí tuệ thế hệ tiếp theo.
Giám đốc điều hành của chúng tôi, David, đã tham gia @FoundersShow để có một cuộc trò chuyện chân thật về việc liệu các tác nhân có thực sự có khả năng lý luận hay không, mức độ phát triển thực sự của LLM là bao xa, và điều gì là sự phấn khích so với bản chất.