SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Adaption Labs, ein neues Startup unter der Leitung von Sara Hooker, setzt auf einen innovativen Ansatz in der KI-Entwicklung. Anstatt sich auf die Skalierung großer Sprachmodelle zu verlassen, konzentriert sich das Unternehmen auf adaptive Lernsysteme, die effizient aus realen Erfahrungen lernen können.

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es einen neuen Trend, der die bisherigen Ansätze in Frage stellt. Während viele KI-Labore weiterhin auf die Skalierung großer Sprachmodelle setzen, um die Leistungsfähigkeit ihrer Systeme zu steigern, geht Adaption Labs einen anderen Weg. Das von Sara Hooker gegründete Startup glaubt, dass die Grenzen der Skalierung erreicht sind und dass neue Durchbrüche notwendig sind, um die KI-Performance zu verbessern.
Sara Hooker, die zuvor als VP für KI-Forschung bei Cohere tätig war, hat Adaption Labs mit dem Ziel gegründet, KI-Systeme zu entwickeln, die kontinuierlich aus ihren realen Erfahrungen lernen und dabei extrem effizient sind. Diese Herangehensweise könnte die Art und Weise, wie KI-Modelle in der Praxis eingesetzt werden, revolutionieren, indem sie es ihnen ermöglicht, aus Fehlern in Echtzeit zu lernen, anstatt in kontrollierten Umgebungen trainiert zu werden.
Die Idee, dass Skalierung allein nicht ausreicht, wird von einer wachsenden Zahl von Forschern unterstützt. Eine kürzlich veröffentlichte Studie des MIT zeigt, dass die größten KI-Modelle der Welt bald abnehmende Erträge zeigen könnten. Diese Erkenntnisse haben dazu geführt, dass Unternehmen wie Adaption Labs nach alternativen Ansätzen suchen, um die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern.
Adaption Labs plant, weltweit Talente zu rekrutieren, um seine Vision von adaptiven KI-Systemen zu verwirklichen. Das Unternehmen hat kürzlich eine Finanzierungsrunde abgeschlossen, um seine ambitionierten Pläne zu unterstützen. Sollte sich der Ansatz von Adaption Labs als erfolgreich erweisen, könnte dies die Dynamik in der KI-Branche grundlegend verändern und die Kontrolle über die Entwicklung und den Einsatz von KI-Modellen neu definieren.

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