Plurai、自動運転車の実用化を助けたのと同じアプローチでAIエージェントの性能向上を目指す
概要
AIエージェントは複雑な実世界タスクでしばしば信頼性を欠き、ベンチマークテストでは成功率が約75～83%であることが示されている。Ilan KadarとElad Leviが設立したスタートアップPluraiは、自動運転のシミュレーション技術を応用してこの問題の解決を目指す。同社は企業システムのデジタルツインを作成し、エージェントの可能なフローをマッピングし、合成データを用いてエッジケースに備える。また、特定の顧客ニーズに合わせた小規模なオープンウェイトモデルのポストトレーニングも行い、中規模フロンティアモデルを大幅に低いコストで上回ると主張している。PluraiはTeam8がリードし、U&I、Velocity、Mercerが参加する1300万ドルのシード資金を調達した。Google DeepMindの研究者Reah Miyaraなどの投資家は、Pluraiの故障モードへの理解とコスト効率の良いチューニングが、持続可能なAI支出を求める企業にとって優位性になると考えている。Kadarは、高度な汎用モデルでも特定企業のポリシーを知ることはできないと強調し、シミュレーションベースのカスタムトレーニングの必要性を訴えている。
(出典：TechCrunch)