Tras recaudar 2.000 millones de dólares, @MishaLaskin, CEO de @reflection_ai, sobre hacia dónde se dirige la empresa a continuación: "Hemos capitalizado para obtener el cálculo necesario para pre-entrenar y post-entrenar un modelo abierto americano que podamos exportar al resto del mundo." También han reunido lo que Laskin llama un banco de talento de laboratorio de frontera: "Tenemos una masa crítica de personas que lideraron este trabajo en Frontier Labs — modelado y datos pre-entrenamiento, razonamiento post-entrenamiento, programación, RLHF — hemos formado equipos en toda la pila." La reflexión está ahora en la fase por la que debe pasar todo laboratorio pionero serio: "Estamos en la escalera de escalar, entrenando modelos metódicamente de pequeño a grande, porque a cada escala las cosas se rompen de nuevas maneras." Y Laskin traza una línea clara entre el pre-entrenamiento y el post-entrenamiento: "La gente habla de las partidas de YOLO en IA, pero eso solo funciona después del entrenamiento. Como dice uno de nuestros compañeros: no se puede hacer un pre-entrenamiento YOLO, tiene que ser extremadamente preciso y metódico." Dónde están las cosas ahora mismo: "Ahora vamos a subir por la escalera. Estamos viendo resultados emocionantes al principio y el año que viene lanzaremos grandes modelos."