Poindexter Labs sostiene che questo modello obsoleto sia l'anello debole della filiera dell'IA, definendolo una pipeline "rotta" per l'IA di frontiera . L'azienda si concentra sulla produzione di ciò che chiama "dataset di addestramento e valutazione ad alta fedeltà", che includono dimostrazioni, tracce di pensiero concatenato (chain-of-thought), logica multi-hop e registri dettagliati dei passaggi in ambito STEM, legale, medico, finanziario e ingegneristico
.
La risposta tecnica dell'azienda è una piattaforma chiamata Syncronus, che sostituisce il modello dell'annotatore isolato con un processo di peer-review strutturato e collaborativo . Invece di un singolo collaboratore che completa un compito in isolamento, i problemi vengono creati e poi revisionati da una rete selezionata di medagliati delle Olimpiadi scientifiche, dottori di ricerca e professori
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Un compito tipico sulla piattaforma potrebbe consistere nel creare un problema originale di informatica che richieda una dimostrazione a più passaggi. La soluzione viene catturata con tutte le prove del processo – ragionamento informale, registri dei passaggi e modifiche in LaTeX – e poi revisionata da un altro esperto per verificarne la correttezza e la chiarezza . Questo genera una traccia documentata della cognizione esperta, utilizzabile direttamente per set di messa a punto delle istruzioni e curricula di ragionamento, o per eseguire perfezionamenti su modelli di piccola e media scala
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Poindexter concede in licenza la piattaforma Syncronus a imprese ed enti governativi che vogliono creare i propri dataset esperti e curati. Gestisce inoltre un servizio interno di annotazione dati che fornisce dataset già completi e sottoposti a peer-review direttamente ai laboratori di IA di frontiera .
L'azienda prevede di utilizzare il nuovo capitale principalmente per accelerare lo sviluppo della piattaforma Syncronus e per ampliare la propria rete di collaboratori . Con la crescente domanda da parte dei laboratori di IA, che necessitano di dati di ragionamento di alta qualità sia per l'addestramento che per la valutazione, l'azienda scommette che il suo modello – che combina tecnologia di piattaforma con una rete umana d'élite – possa diventare un tassello infrastrutturale fondamentale per la prossima generazione di sistemi di IA.
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