Ex-líder de Pesquisa de IA da Cohere Lança Adaption Labs para Desafiar Paradigma de Escalabilidade
Pontos principais
- Sara Hooker deixa a Cohere para lançar a startup de IA Adaption Labs com Sudip Roy.
- Adaption Labs se concentra em construir IA que continua a se adaptar e aprender com experiências do mundo real.
- A empresa critica a dependência da indústria em modelos de linguagem cada vez maiores, citando retornos decrescentes.
- Financiamento de semente foi garantido, embora o valor exato não tenha sido divulgado.
- Adaption Labs planeja abrir um escritório em São Francisco enquanto contrata talentos globalmente.
- A iniciativa reflete uma mudança mais ampla entre pesquisadores em direção ao aprendizado adaptativo e à eficiência.
- Se bem-sucedida, a abordagem pode reduzir custos e expandir o acesso a capacidades de IA avançadas.
Sara Hooker, ex-vice-presidente de pesquisa de IA da Cohere e ex-pesquisadora do Google Brain, lançou uma nova startup chamada Adaption Labs com o fellow veterano de IA Sudip Roy. A empresa visa construir sistemas de inteligência artificial que continuamente se adaptam e aprendem com experiências do mundo real, argumentando que a indústria está alcançando retornos decrescentes com o foco em modelos de linguagem cada vez maiores. A crítica de Hooker à abordagem de "escalabilidade" ecoa um coro crescente de pesquisadores que veem o aprendizado adaptativo como um caminho mais eficiente para o futuro. Adaption Labs garantiu financiamento de semente e planeja contratar globalmente enquanto abre um escritório em São Francisco.
Contexto e Motivação
Nos últimos anos, laboratórios de IA líderes investiram bilhões de dólares em centros de dados do tamanho de Manhattan, impulsionados pela crença de que escalar o processamento e o tamanho do modelo eventualmente produzirá sistemas superinteligentes. No entanto, vários pesquisadores começaram a questionar se simplesmente aumentar o tamanho dos grandes modelos de linguagem (LLM) pode continuar a produzir ganhos significativos. Sara Hooker, que anteriormente liderou a divisão de pesquisa de IA da Cohere e passou tempo no Google Brain, tem sido vocal sobre os limites da estratégia de escalabilidade apenas.
Hooker argumenta que a "fórmula de apenas escalar esses modelos" não produziu inteligência capaz de navegar ambientes do mundo real. Ela destaca a necessidade de sistemas de IA que possam aprender com experiências da mesma forma que os humanos — ajustando o comportamento após um erro, como dar passos mais cuidadosos ao redor de um obstáculo familiar.
Fundação da Adaption Labs
Em resposta a essas preocupações, Hooker e Sudip Roy, outro veterano da Cohere e do Google, co-fundaram a Adaption Labs. A missão da startup é desenvolver IA que possa aprender continuamente e se adaptar a interações do mundo real, fazendo-o de forma eficiente sem depender apenas de conjuntos de dados de pré-treinamento maciços. Embora a empresa não tenha divulgado as abordagens técnicas específicas que usará, Hooker enfatiza que o aprendizado adaptativo pode reduzir dramaticamente o custo e o consumo de energia associados aos modelos focados em escalabilidade de hoje.
Adaption Labs anunciou sua formação de forma silenciosa, usando uma breve postagem nas redes sociais para sinalizar seus planos de contratação. A empresa pretende abrir um escritório em São Francisco enquanto recruta talentos em todo o mundo, refletindo o compromisso anterior de Hooker em construir equipes de pesquisa diversificadas em regiões sub-representadas.
Contexto da Indústria e Reações
O lançamento da Adaption Labs chega em meio a um crescente ceticismo dentro da comunidade de IA. Artigos acadêmicos recentes sugeriram que os ganhos de desempenho com modelos cada vez maiores estão diminuindo. Pesquisadores proeminentes, incluindo um vencedor do Prêmio Turing conhecido por aprendizado por reforço, questionaram publicamente se os LLMs podem realmente escalar sem incorporar capacidades de aprendizado do mundo real.
Empresas como a OpenAI começaram a explorar abordagens alternativas, como modelos de raciocínio de IA que levam mais tempo para resolver problemas antes de responder. No entanto, a narrativa dominante da indústria ainda enfatiza fortemente a escalabilidade do processamento e dos dados. A iniciativa de Hooker representa um desafio direto a essa narrativa, propondo que o aprendizado adaptativo pode democratizar o desenvolvimento de IA, reduzindo as barreiras de entrada.
Financiamento e Perspectivas Futuras
Adaption Labs relatou ter fechado uma rodada de financiamento de semente, embora o valor exato permaneça não divulgado. Hooker indicou que a empresa está "configurada para ser muito ambiciosa", sinalizando confiança em sua capacidade de atrair mais investimentos. A startup planeja se concentrar em construir sistemas de IA compactos que possam superar os concorrentes maiores em tarefas como codificação, matemática e raciocínio.
Se a visão de Hooker for bem-sucedida, pode redefinir o panorama de IA, mudando o foco do tamanho do modelo para a eficiência e a adaptabilidade. As implicações se estendem além da tecnologia, potencialmente influenciando como a IA é governada, quem tem acesso a modelos avançados e como os futuros sistemas de IA interagem com o mundo real.