Populaire onderwerpen
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Gabriel en ik zijn dit bedrijf begonnen met programmeren in een klein kantoor, een jaar lang. We begonnen met het idee dat AI-systemen moeten kunnen leren van ervaringen uit de echte wereld om problemen in de echte wereld op te lossen. Uiteindelijk werd het duidelijk dat dit veel meer een systeem- en dataprobleem was dan een machine learning probleem.
De oplossing moest industriële software zijn die vrij beschikbaar en gemakkelijk te adopteren was voor individuele ontwikkelaars, maar die ook kon opschalen om te voldoen aan de behoeften van grote organisaties. Dus hebben we het project open-source gemaakt en onze vroegste gebruikers verteld om ons te stoppen met betalen. Het voelde gek.
Tegenwoordig maken we een draai. We hebben een klein maar geweldig technisch team: Aaron (Rust compiler maintainer, Svix, AWS), @anndvision (Columbia postdoc, Oxford PhD), en Alan (CMU PhD, VP bij JPM AI Research) die binnenkort wordt vergezeld door Shuyang (staff SWE op LLM infra bij Google, Palantir) en Cole (Cognition, Windsurf, Stanford). Onze gemeenschap is actief en groeit (binnenkort 10k sterren!). Er is een duidelijke weg naar het bouwen van de agent die elke TensorZero-implementatie optimaliseert op basis van de feedback uit de echte wereld die het verzamelt.
Als je me had verteld toen ik aan mijn PhD begon dat op een dag veel bedrijven vrijwillig RL-trajecten zouden gaan opslaan in een datamodel dat ik heb helpen bouwen, zodat we hun beleid konden optimaliseren op basis van de beloningen waar ze om geven, zou ik verbaasd zijn geweest.
Binnenkort zal dit niet meer met de hand gedaan worden.
19 aug, 04:14
Announcing our $7.3M seed round!
TensorZero enables a data and learning flywheel for optimizing LLM applications: a feedback loop that turns production metrics and human feedback into smarter, faster, and cheaper models and agents.
Today, we provide an open-source stack for building industrial-grade LLM applications that unifies an LLM gateway, observability, optimization, evaluation, and experimentation. You can take what you need, adopt incrementally, and complement with other tools. Over time, these components enable you to set up a principled feedback loop for your LLM application. The data you collect is tied to your KPIs, ports across model providers, and compounds into a competitive advantage for your business.
Our vision is to automate much of LLM engineering. We're laying the foundation for that with open-source TensorZero. For example, with our data model and end-to-end workflow, we will be able to proactively suggest new variants (e.g. a new fine-tuned model), backtest it on historical data (e.g. using diverse techniques from reinforcement learning), enable a gradual, live A/B test, and repeat the process. With a tool like this, engineers can focus on higher-level workflows — deciding what data goes in and out of these models, how to measure success, which behaviors to incentivize and disincentivize, and so on — and leave the low-level implementation details to an automated system. This is the future we see for LLM engineering as a discipline.
Recently, TensorZero reached #1 trending repository of the week globally on GitHub (& we're about to cross 10k stars). We're fortunate to have received contributions from dozens of developers worldwide, and it's exciting to see TensorZero already powering cutting-edge LLM products at frontier AI startups and large organizations, including one of Europe's largest banks.
We're excited to share that we've raised $7.3M to accelerate TensorZero's efforts to build best-in-class open-source infrastructure for LLM engineers (we're hiring!). The round was led by @FirstMarkCap, with participation from @BessemerVP, @bedrock, @DRWTrading, @coalitionvc, and dozens of strategic angels.
26,02K
Boven
Positie
Favorieten