Trajectory筹集4500万美元，使非技术专家也能进行AI模型训练

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该项目筹集4500万美元，使非技术专家也能接触到AI模型训练 Marina Temkin 太平洋标准时间下午3：13 ·2026年11月2日 无论是由OpenAI还是Anthropic开发，还是基于开源替代方案开发，当前AI模型都存在一个关键局限：它们无法从错误中学习，除非经过进一步训练。

将这些模型应用于法律和金融等专业领域时，通常通过微调通用模型来解决这个问题。然而，这通常需要雇佣内部研究团队或依赖昂贵的顾问，通常称为前置部署工程师（FDE）。

Trajectory是一家由三位斯坦福同学创立的初创公司，他们曾在Google DeepMind和苹果工作过，约一年前创立，旨在实现这一自动化流程，让AI模型能够从反馈中学习，并在专业任务上不断改进。

这家拥有18名员工的公司刚刚宣布，在A轮融资中筹集了4500万美元，估值为3亿美元，由红杉公司领衔，英伟达、贝塞麦风险投资和贝恩资本风险投资参与。

Trajectory联合创始人Ronak Malde将基础模型比作一位总是在开始新工作的非常聪明的博士生。“但经济所重视的是那些在工作岗位上工作了30年的人，”他告诉TechCrunch。

这家初创公司旨在通过一种称为持续学习的方法来解决这一问题。使用 Trajectory 的企业可以从一个开源的 AI 模型开始，并将平台与其应用连接起来，从而收集模型表现的反馈。Trajectory 随后利用这些信息重新训练模型，帮助其在特定任务上逐步提升。

Malde表示，借助Trajectory，律师、医生和其他专家几乎可以自动改进模型。这种能力可能使部署专业人工智能更快、更便宜。

像Harvey和Rogo这样的公司已经在使用Trajectory平台进行开源模型的后期训练，帮助他们通过学习之前的任务（如审查特定法律合同或使用特定方法评估公司价值）来表现得更像有经验的律师或金融分析师。Trajectory的其他客户包括Decagon、Mercor和Nvidia。这家初创公司现已将其培训后平台公开。

Malde说，使用轨迹的人决定“什么对他们的组织来说是好的，并能将其转化为模型的改进”。

Trajectory的持续学习方法与递归自我提升（RSI）有些相似，后者认为AI系统可以提升自身能力。但联合创始人Michael Elabd认为，让人类参与训练过程能使Trajectory的方法更安全，因为自主自我提升可能导致意想不到甚至危险的结果。

Trajectory 并不是唯一一家尝试自动化训练后工作的初创公司。它考虑了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立、以及微调平台 Tinker 背后公司 Thinking Machines Lab 的直接竞争对手，以及上个月估值为 32.5 亿美元的 Applied Compute，以及帮助公司构建和培训自有 AI 代理的 Prime Intellect。

Malde认为这家初创公司最大的优势在于团队。他是谷歌DeepMind从Windsurf收购的少数研究员之一。Elabd也曾在DeepMind工作，而Trajectory的第三位联合创始人Arjun Karanam此前曾在苹果公司从事生成式基础模型开发。该初创公司还招募了来自OpenAI、Stripe和Netflix的研究人员和产品设计师。

为什么设计对专注于人工智能培训的公司如此重要？Karanam表示，这家初创公司开发了一种界面，使非技术客户更容易获得培训后服务。

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玛丽娜·特姆金 记者，《冒险报》

Marina Temkin 是 TechCrunch 的风险投资与初创记者。加入 TechCrunch 之前，她为 PitchBook 和 Venture Capital Journal 撰写风险投资相关文章。职业生涯早期，Marina 是一名金融分析师，并获得了 CFA 特许持有人资格。

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