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加布里埃爾和我在一個小辦公室裡連續編程了一年,開始了這項業務。我們最初的想法是,人工智慧系統必須能夠從現實世界的經驗中學習,以解決現實世界的問題。最終,顯然這更多的是一個系統和數據問題,而不是一個機器學習問題。
解決方案需要是工業級的軟體,既要免費提供,又要易於個人開發者採用,同時能夠擴展以滿足大型組織的需求。因此,我們將項目開源,並告訴我們最早的用戶停止支付我們。這感覺很瘋狂。
如今,我們正在迎來轉機。我們有一個小而出色的技術團隊:亞倫(Rust編譯器維護者,Svix,AWS),@anndvision(哥倫比亞大學博士後,牛津大學博士),以及艾倫(卡內基梅隆大學博士,摩根大通人工智慧研究副總裁),不久將加入舒揚(谷歌LLM基礎設施的員工軟體工程師,Palantir)和科爾(Cognition,Windsurf,斯坦福大學)。我們的社區活躍且不斷壯大(很快將達到1萬顆星!)。有一條清晰的路徑可以構建優化每個TensorZero部署的代理,以便根據它收集的現實世界反饋進行優化。
如果你告訴我在我開始攻讀博士學位時,很多公司會自願開始在我幫助構建的數據模型中存儲強化學習軌跡,以便我們能夠根據他們關心的獎勵來優化他們的策略,我會感到震驚。
不久,這將不再是手動完成的。

8月19日 04:14
宣布我們籌集了730萬美元的種子輪融資!
TensorZero 為優化 LLM 應用程序提供數據和學習的飛輪:一個將生產指標和人類反饋轉化為更智能、更快速和更便宜的模型和代理的反饋循環。
今天,我們提供一個開源堆棧,用於構建工業級 LLM 應用程序,統一了 LLM 網關、可觀察性、優化、評估和實驗。您可以根據需要選擇,逐步採用,並與其他工具互補。隨著時間的推移,這些組件使您能夠為您的 LLM 應用程序建立一個原則性的反饋循環。您收集的數據與您的 KPI 相關,跨模型提供商進行端口,並為您的業務積累競爭優勢。
我們的願景是自動化大部分 LLM 工程。我們正在通過開源 TensorZero 為此奠定基礎。例如,借助我們的數據模型和端到端工作流程,我們將能夠主動建議新的變體(例如,一個新的微調模型),在歷史數據上進行回測(例如,使用來自強化學習的多種技術),啟用漸進式的實時 A/B 測試,並重複該過程。使用這樣的工具,工程師可以專注於更高層次的工作流程——決定哪些數據進出這些模型,如何衡量成功,哪些行為應該激勵和抑制,等等——並將低級實現細節留給自動化系統。這是我們對 LLM 工程作為一門學科的未來展望。
最近,TensorZero 在 GitHub 上成為全球一周內的熱門倉庫(我們即將突破 10k 星)。我們很幸運地得到了來自全球數十位開發者的貢獻,看到 TensorZero 已經在前沿 AI 初創公司和大型組織中推動尖端 LLM 產品,包括歐洲最大的銀行之一,令人興奮。
我們很高興地分享,我們已經籌集了730萬美元,以加速 TensorZero 建設一流開源基礎設施的努力,服務於 LLM 工程師(我們正在招聘!)。本輪融資由 @FirstMarkCap 牽頭,參與者包括 @BessemerVP、@bedrock、@DRWTrading、@coalitionvc 和數十位戰略天使投資人。

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