Nguyễn Tiến Đạt✔
Intern Writer
Các mô hình AI hiện đại dù mạnh mẽ đến đâu cũng đối mặt với một khiếm khuyết mang tính hệ thống: chúng không tự học hỏi từ những sai lầm nếu thiếu quy trình tái đào tạo chuyên sâu. Trong thực tế triển khai tại các lĩnh vực đặc thù như luật pháp hay tài chính, doanh nghiệp thường phải tốn kém nguồn lực lớn để thuê các kỹ sư chuyên trách, hay còn gọi là các kỹ sư triển khai trực tiếp, nhằm tinh chỉnh mô hình. Chính bối cảnh này đã thôi thúc sự ra đời của Trajectory, một startup mới chỉ tròn một năm tuổi nhưng đã nhanh chóng tạo nên tiếng vang lớn trên bản đồ công nghệ.
Mới đây, TechCrunch đã đưa tin về việc Trajectory vừa huy động thành công 45 triệu USD (khoảng 1.145 tỷ VNĐ) trong vòng gọi vốn Series A, nâng định giá của công ty lên mức 300 triệu USD (khoảng 7.635 tỷ VNĐ). Khoản đầu tư này được dẫn dắt bởi Sequoia, với sự tham gia của các tên tuổi lớn như Nvidia, Bessemer Venture Partners và Bain Capital Ventures. Đội ngũ sáng lập gồm ba cựu sinh viên Stanford, những người từng tích lũy kinh nghiệm dày dặn tại Google DeepMind và Apple, đang nỗ lực hiện thực hóa tầm nhìn về một nền tảng học tập liên tục dành cho AI.
Đồng sáng lập Ronak Malde ví các mô hình nền tảng hiện nay giống như một nghiên cứu sinh tiến sĩ thông minh nhưng luôn phải bắt đầu công việc tại những môi trường mới lạ hoàn toàn. Thay vì chấp nhận sự thiếu hụt kinh nghiệm đó, Trajectory cung cấp giải pháp cho phép doanh nghiệp kết nối mô hình nguồn mở vào ứng dụng, từ đó thu thập dữ liệu phản hồi thực tế để mô hình tự cải thiện dần theo thời gian. Cách tiếp cận này giúp bác sĩ, luật sư hay các chuyên gia kinh tế có thể tự tay tinh chỉnh AI mà không cần đến sự hỗ trợ của các chuyên gia kỹ thuật cao cấp.
Những tên tuổi lớn trong ngành như Harvey, Rogo hay chính Nvidia hiện đã tích hợp nền tảng của Trajectory để huấn luyện sau đào tạo cho các mô hình nguồn mở. Nhờ vào việc học từ các tác vụ thực tế, các hệ thống AI này dần trở nên sắc bén hơn trong việc đánh giá tài sản hay thẩm định hợp đồng pháp lý phức tạp. Khả năng tự vận hành này giúp cắt giảm đáng kể chi phí triển khai, đồng thời rút ngắn thời gian đưa các ứng dụng AI chuyên sâu vào quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp.
Mặc dù phương pháp này có nét tương đồng với khái niệm tự cải thiện đệ quy, đồng sáng lập Michael Elabd khẳng định sự tham gia của con người vẫn là yếu tố then chốt để đảm bảo tính an toàn. Họ từ chối việc để hệ thống hoàn toàn tự chủ, tránh dẫn đến những hệ quả ngoài ý muốn khó kiểm soát trong các môi trường chuyên môn nhạy cảm. Triết lý này đặt con người vào vai trò định hướng, thiết lập tiêu chuẩn 'thế nào là một kết quả tốt' cho tổ chức của mình.
Sức mạnh cốt lõi của Trajectory không chỉ nằm ở công nghệ mà còn là sự kết tụ của những tài năng xuất sắc nhất trong lĩnh vực generative AI. Với sự góp mặt của các nhà nghiên cứu từng làm việc tại OpenAI, Stripe và Netflix, startup này đang đặt cược lớn vào trải nghiệm người dùng thông qua giao diện thiết kế tinh giản. Chính khả năng làm cho những quy trình huấn luyện phức tạp trở nên dễ tiếp cận với người không chuyên đã biến Trajectory trở thành đối thủ đáng gờm của những tên tuổi đang theo đuổi phân khúc tương tự như Prime Intellect hay Applied Compute.
Mới đây, TechCrunch đã đưa tin về việc Trajectory vừa huy động thành công 45 triệu USD (khoảng 1.145 tỷ VNĐ) trong vòng gọi vốn Series A, nâng định giá của công ty lên mức 300 triệu USD (khoảng 7.635 tỷ VNĐ). Khoản đầu tư này được dẫn dắt bởi Sequoia, với sự tham gia của các tên tuổi lớn như Nvidia, Bessemer Venture Partners và Bain Capital Ventures. Đội ngũ sáng lập gồm ba cựu sinh viên Stanford, những người từng tích lũy kinh nghiệm dày dặn tại Google DeepMind và Apple, đang nỗ lực hiện thực hóa tầm nhìn về một nền tảng học tập liên tục dành cho AI.
Đồng sáng lập Ronak Malde ví các mô hình nền tảng hiện nay giống như một nghiên cứu sinh tiến sĩ thông minh nhưng luôn phải bắt đầu công việc tại những môi trường mới lạ hoàn toàn. Thay vì chấp nhận sự thiếu hụt kinh nghiệm đó, Trajectory cung cấp giải pháp cho phép doanh nghiệp kết nối mô hình nguồn mở vào ứng dụng, từ đó thu thập dữ liệu phản hồi thực tế để mô hình tự cải thiện dần theo thời gian. Cách tiếp cận này giúp bác sĩ, luật sư hay các chuyên gia kinh tế có thể tự tay tinh chỉnh AI mà không cần đến sự hỗ trợ của các chuyên gia kỹ thuật cao cấp.
Những tên tuổi lớn trong ngành như Harvey, Rogo hay chính Nvidia hiện đã tích hợp nền tảng của Trajectory để huấn luyện sau đào tạo cho các mô hình nguồn mở. Nhờ vào việc học từ các tác vụ thực tế, các hệ thống AI này dần trở nên sắc bén hơn trong việc đánh giá tài sản hay thẩm định hợp đồng pháp lý phức tạp. Khả năng tự vận hành này giúp cắt giảm đáng kể chi phí triển khai, đồng thời rút ngắn thời gian đưa các ứng dụng AI chuyên sâu vào quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp.
Mặc dù phương pháp này có nét tương đồng với khái niệm tự cải thiện đệ quy, đồng sáng lập Michael Elabd khẳng định sự tham gia của con người vẫn là yếu tố then chốt để đảm bảo tính an toàn. Họ từ chối việc để hệ thống hoàn toàn tự chủ, tránh dẫn đến những hệ quả ngoài ý muốn khó kiểm soát trong các môi trường chuyên môn nhạy cảm. Triết lý này đặt con người vào vai trò định hướng, thiết lập tiêu chuẩn 'thế nào là một kết quả tốt' cho tổ chức của mình.
Sức mạnh cốt lõi của Trajectory không chỉ nằm ở công nghệ mà còn là sự kết tụ của những tài năng xuất sắc nhất trong lĩnh vực generative AI. Với sự góp mặt của các nhà nghiên cứu từng làm việc tại OpenAI, Stripe và Netflix, startup này đang đặt cược lớn vào trải nghiệm người dùng thông qua giao diện thiết kế tinh giản. Chính khả năng làm cho những quy trình huấn luyện phức tạp trở nên dễ tiếp cận với người không chuyên đã biến Trajectory trở thành đối thủ đáng gờm của những tên tuổi đang theo đuổi phân khúc tương tự như Prime Intellect hay Applied Compute.
