又有谷歌大模型核心成员出来创业了。
3 月 8 日，两名前谷歌 DeepMind 研究人员在社交平台 X 上宣布，成立一家名为 Reflection AI 的公司，旨在开发超级智能。
该公司一亮相，就已宣布获得 1.3 亿美元融资，估值更是高达 5.55 亿美元。
这家公司的两名创始人 Misha Laskin（图右）和 Ioannis Antonoglou（图左）也来头不小。
担任 CEO 的 Misha 曾帮助开发谷歌 Gemini 大语言模型系列的训练工作流程，而联合创始人 Ioannis 则是谷歌 DeepMind 的创始工程师，也是 AlphaGo 的幕后功臣，还从事了 Gemini 的训练后系统工作。
其团队成员也都是曾在 DeepMind、OpenAI 和其他前沿实验室发挥主导作用的研究人员和工程师，参与打造了过去十年间一些最先进的人工智能系统，比如 AlphaGo 和 Gemini 等。
可谓是谷歌、OpenAI 重磅 AI 研究的原班人马。
对于他们「开发超级智能」的使命，网友也有不同看法。
有人认为，从 AGI 到 ASI 的转变会很快，一旦实现了真正的通用智能，超越人类水平应该会很容易。
也有人质疑，他们是在利用 ASI 的噱头来融资。
打造超级智能
据介绍，Reflection AI 的目标是开发超级智能，他们将其定义为能够执行大多数涉及计算机工作的智能系统。
作为实现这一目标的第一步，该公司正在构建一个自主编程工具。Reflection AI 认为，创建此类工具所需的技术构建模块可以重新用于构建超级智能。
Reflection AI 工作人员在一篇博客中写道，「构建完全自主编码系统所需的突破性技术 —— 如高级推理和迭代自我改进 —— 自然会扩展到更广泛的计算机工作类别。」
该公司将先专注于开发能够自动执行相对狭窄编程任务的 AI agent 。一些 agent 将专注于扫描开发人员代码中的漏洞。其他 agent 将优化应用程序的内存使用并测试其可靠性问题。
Reflection AI 还计划实现一系列相关任务的自动化。据该公司称，其技术可以生成解释特定代码片段工作原理的文档，该软件还将帮助管理客户应用程序运行的基础设施。
据 Reflection AI 网站上的一则招聘启事显示，该公司计划使用大语言模型和强化学习来驱动其软件。过去，开发人员在训练人工智能模型时，使用的数据集中的每个数据点都附带一个解释，而强化学习则无需包含这些解释，这使得创建训练数据集变得更加容易。
该招聘启事还透露，该公司计划为其 AI 系统「探索新型的架构」。这表明该公司可能会超越目前支撑大语言模型的 Transformer 神经网络架构。越来越多的大语言模型正在使用一种名为 Mamba 的竞争架构，它在某些方面更加高效。
此外， Reflection AI 还计划使用多达数万块显卡来训练其模型。该公司还提到将致力于开发「适用于非大语言模型的类似 vLLM 平台」。开发人员使用 vLLM 这一流行的人工智能开源工具来减少语言模型的内存使用。
两位谷歌DeepMind元老
ReflectionAI 的 CEO Misha Laskin 曾于 2022-2024 年任 Google DeepMind 研究科学家，此前曾在加州大学伯克利分校念博士后，是芝加哥大学理论物理学博士。
Misha Laskin 深度参与了 Gemin 大模型的研发，研究方向为通用智能体，并对大模型中的强化学习有所研究。
ReflectionAI 联合创始人 Ioannis Antonoglou 此前任 Google DeepMind 资深研究科学家，曾参与过 AlphaGo 和 AlphaZero 项目。
期待他们的首个公开项目。
参考内容：
https://www.sequoiacap.com/founder/ioannis-antonoglou/
https://www.reflection.ai/
https://x.com/MishaLaskin/status/1898048928236421363
https://x.com/kimmonismus/status/1898076692645880242
