Poindexter Labs menar att denna föråldrade modell är den svaga länken i AI-försörjningskedjan och kallar den rent ut för en "trasig" pipeline . Företaget fokuserar på att producera vad de beskriver som "högtillförlitliga tränings- och utvärderingsdataset" som innehåller bevis, tankekedjor, flerstegslogik och detaljerade stegloggar inom ämnen som STEM, juridik, medicin, finans och ingenjörsvetenskap
.
Företagets tekniska svar är plattformen Syncronus, som ersätter den isolerade annotatören med en strukturerad, kollaborativ expertgranskning . Istället för att en frilansande uppdragstagare löser en uppgift i ensamhet, skapas och granskas problemen av ett särskilt utvalt nätverk av olympiadmedaljörer, doktorander och professorer
.
En typisk uppgift på plattformen kan vara att författa ett originellt datavetenskapligt problem som kräver en flerstegslösning. Lösningen fångas med fullständig processdokumentation – tankekladd, stegloggar och (\LaTeX)-ändringar – som sedan granskas av en separat expert för korrekthet och tydlighet . Detta skapar en digital pappersspår av en experts kognition som kan användas direkt för att finjustera AI-modeller.
Poindexter licensierar Syncronus-plattformen till företag och myndigheter som vill skapa sina egna kuraterade expertdataset. De driver också en intern dataannoteringstjänst som levererar färdiga, expertgranskade dataset direkt till ledande AI-labb .
Företaget planerar att använda det nya kapitalet främst för att påskynda utvecklingen av Syncronus-plattformen och skala upp sitt nätverk av bidragsgivare . I takt med att efterfrågan ökar från AI-labb som behöver högkvalitativ resonemangsdata för både träning och utvärdering, satsar Poindexter Labs på att deras modell – en kombination av plattformsteknologi och ett elitnätverk av mänskliga experter – kan bli en kritisk komponent i infrastrukturen för nästa generations AI-system.
Comments
0 comments