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सैन फ्रांसिस्को सीटीजीटीऔर स्टार्टअप ने फीचर-स्तरीय मॉडल अनुकूलन के माध्यम से एआई को अधिक भरोसेमंद बनाने पर ध्यान केंद्रित किया, सर्वश्रेष्ठ प्रस्तुति शैली जीती वीबी ट्रांसफॉर्म 2025 सैन फ्रांसिस्को में। 23 वर्षीय सिरिल गोरेला द्वारा स्थापित
अपनी प्रस्तुति के दौरान, गोरेला ने कई उद्यमों द्वारा सामना किए गए “एआई डूम लूप” को हाइलाइघ कर दिया: 54% व्यवसायों ने डेलॉइट के अनुसार एआई असीर हाईस रिस्क का हवाला दिया, जबकि मैकिन्से ने 44% संगठन की रिपोर्ट में नकारात्मक परिणामों और कार्यान्वयन का अनुभव किया है।
“इस सम्मेलन का एक बड़ा हिस्सा एआई डूम लूप के बारे में रहा है” गोरेला ने अपनी प्रस्तुति के दौरान समझाया। “दुर्भाग्य से, और इनमें से बहुत [AI investments] बाहर मत करो। J & J बस रद्द कर दिया एआई पायलटों के सैकड़ों क्योंकि वे वास्तव में इन प्रणालियों में कोई मौलिक विश्वास के कारण आरओआई वितरित नहीं करते थे। “
एआई कंप्यूट दीवार को तोड़ना
CTGT का दृष्टिकोण पारंपरिक AI अनुकूलन तकनीकों से महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण प्रस्थान करता है। कंपनी की स्थापना अनुसंधान पर किया गया था, जो कैलिफोर्निया सैन डिएगो विश्वविद्यालय में एक संपन्न कुर्सी पकड़े हुए है।
2023 में, गोरला प्रकाशित और कागज इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (ICLR) एआई मॉडल के मूल्यांकन और प्रशिक्षण के लिए वर्णन और विधि जो सटीकता के “तीन नाइन” (99.9%) को प्राप्त करते समय दृष्टिकोण की तुलना में 500 गुना अधिक तेजी से था।
ब्रूट-फोर्स स्केलिंग या पारंपरिक गहरी सीखने के तरीकों पर भरोसा करने के बजाय, CTGT ने विकसित किया है कि यह एक “पूरी तरह से नया एआई स्टैक” कहता है जो मौलिक रूप से फिर से बताता है कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे सीखते हैं। कंपनी का नवाचार AI मॉडल के फीचर स्तर पर समझने और हस्तक्षेप करने पर केंद्रित है।
कंपनी का दृष्टिकोण मौलिक रूप से मानक व्याख्यात्मक समाधानों से अलग है जो निगरानी के लिए माध्यमिक एआई प्रणालियों पर भरोसा करते हैं। INSAT, CTGT गणितीय रूप से वेरिफायबाल व्याख्या क्षमता प्रदान करता है जो पूरक मॉडल की आवश्यकता को कम करता है, प्रक्रिया में कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को काफी कम करता है।
प्रौद्योगिकी विशिष्ट देर से चर (फीचर स्पेस में न्यूरबल्स या दिशाओं) की पहचान करके काम करती है जो सेंसरशिप या मतिभ्रम जैसे व्यवहार को चलाती है, फिर मॉडल के वजन के बिना इन चर को अनुमानित समय पर गतिशील रूप से संशोधित करती है। यह दृष्टिकोण कंपनियों को रिट्रेनिंग के लिए ऑफ़लाइन सिस्टम के बिना फ्लाई पर मॉडल व्यवहार को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
वास्तविक -वॉल्ड एप्लिकेशन
अपनी रूपांतरण प्रस्तुति के दौरान, गोरेला ने पहले से ही एक भाग्य 20 वित्तीय संस्थान में तैनात दो उद्यम अनुप्रयोगों का प्रदर्शन किया:
एक ईमेल अनुपालन वर्कफ़्लो जो कंपनी-विशिष्ट स्वीकार्य सामग्री को समझने के लिए ट्रेन करता है, जिससे विश्लेषण को वास्तविक समय में अनुपालन मानकों के खिलाफ अपने ईमेल की जांच करने की अनुमति मिलती है। सिस्टम संभावित रूप से समस्याओं की सामग्री पर प्रकाश डालता है और विशिष्ट अन्वेषण प्रदान करता है।
और ब्रांड संरेखण उपकरण जो विपणक को ब्रांड मूल्यों के अनुरूप कॉपी विकसित करने में मदद करता है। सिस्टम व्यक्तिगत सलाहकार का सुझाव दे सकता है कि कुछ वाक्यांश एक विशिष्ट ब्रांड के लिए अच्छी तरह से क्यों काम करते हैं और कैसे बेहतर सामग्री को संरेखित नहीं करते हैं।
“अगर और कंपनी के पास 900 उपयोग के मामले हैं, तो उन्हें अब 900 मॉडल को ठीक नहीं करना है,” गोरेला ने समझाया। “हम मॉडल-अज्ञेयवादी हैं, इसलिए वे हमें केवल प्लग इन कर सकते हैं।”
और कार्रवाई में CTGT की तकनीक का वास्तविक दुनिया उदाहरण इसके साथ था दीपसेक मॉडलजहां इसने सेंसरशिप व्यवहार के लिए जिम्मेदार सुविधाओं की सफलतापूर्वक पहचान की और संशोधित किया। इन विशिष्ट सक्रियण पैटर्न को आइसोकिंग और समायोजित करके, CTGT तर्क, गणित और कोडिंग जैसे तटस्थ कार्यों पर मॉडल के प्रदर्शन को कम किए बिना संवेदनशील प्रश्नों पर 100% प्रतिक्रिया दर प्राप्त करने में सक्षम था।
चित्र: VB ट्रांसफॉर्म 2025 में CTGT प्रस्तुति
ROI का प्रदर्शन किया
CTGT की तकनीक औसत दर्जे के परिणाम प्रदान करती प्रतीत होती है। क्यू एंड ए सत्र के दौरान, गोरेला ने उल्लेख किया कि “प्रमुख एआई-संचालित बीमा में से एक के साथ तैनाती के पहले सप्ताह में, हमने $ 5 मिलियन के लिआबिट्री से बचाया।”
एक अन्य शुरुआती ग्राहक, Ebrada Financial, ने ग्राहक सेवा चैटबॉट्स की तथ्यात्मक सटीकता में सुधार करने के लिए CTGT का उपयोग किया है। “पहले, मतिभ्रम और चैटबोट प्रतिक्रियाओं में अन्य त्रुटियां और लाइव सपोर्ट एगेंस के लिए अनुरोधों की उच्च मात्रा में ग्राहकों के रूप में प्रतिक्रियाओं को स्पष्ट करने के लिए दक्षिण में ग्राहकों के रूप में।” “CTGT ने उन एजेंट अनुरोधों में से अधिकांश को समाप्त करते हुए, चैटबॉट accuacy को जबरदस्त रूप से सुधारने में मदद की है।”
एक अन्य मामले के अध्ययन में, CTGT ने कम्प्यूटेशनल रूप से विवश वातावरण में ऑन-डिवाइस एआई कैपबिलिटी को बढ़ाने के लिए एक अनाम फॉर्च्यून 10 कंपनी के साथ काम किया। कंपनी ने भी मदद की और कंप्यूटर विजन की तुलना में 10x तेजी से मॉडल प्रदर्शन को प्राप्त किया, जबकि तुलनीय एक्यूरीसी का खनन किया।
कंपनी का दावा है कि इसकी तकनीक मतिभ्रम को 80-90% तक कम कर सकती है और 99.9% विश्वसनीयता के साथ एआई परिनियोजन को सक्षम कर सकती है, और हेल्थकेयर और फाइनेंस जैसे विनियमित उद्योगों में उद्यमों के लिए महत्वपूर्ण कारक है।
हैदराबाद से लेकर सिलिकॉन वैली तक
गोरलू की यात्रा अपने आप में उल्लेखनीय है। हैदराबाद, भारत में जन्मे, वह संहिता -संहिता 11 साल की उम्र में और एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए अधिक प्रदर्शन को निचोड़ने के लिए हाई स्कूल में लैपटॉप को अलग कर रहा था। वह कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो में अध्ययन करने के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका आए, जहां उन्हें संपन्न कुर्सी की फैलोशिप प्राप्त हुई।
उनके शोध ने तंत्रिका नेटवर्क को कैसे सीखते हैं, इसके मूल तंत्र को समझने पर ध्यान केंद्रित किया, जो उनके ICLR पेपर और अंतिम CTGT के लिए। 2024 के उत्तरार्ध में, हाइपर्सक्लेबल एमएल सिस्टम के विशेषज्ञ, गोरेला और सह-संस्थापक ट्रेवर टटल को वाई कॉम्बीनेटर के पतन 2024 बैच के लिए चुना गया था।
स्टार्टअप ने अपने संस्थागत बैकर्स से परे उल्लेखनीय निवेशकों को आकर्षित किया है, जिसमें मार्क क्यूबन और अन्य प्रमुख प्रौद्योगिकी नेताओं ने एआई को अधिक प्रभावशाली और भरोसेमंद बनाने की अपनी दृष्टि के लिए तैयार किया है।
धन और भविष्य
2024 के मध्य में गोरेला और टटल, CTGT द्वारा स्थापित किया गया $ 7.2 मिलियन जुटाए फरवरी 2025 में, Google के शुरुआती-चरण AI फंड के ग्रेडिएंट के नेतृत्व में एक ओवरसब्स्ड सीड राउंड में। अन्य निवेशकों में सामान्य उत्प्रेरक, वाई कॉम्बिनेटर, लिक्विड 2, डीपवाटर, और उल्लेखनीय स्वर्गदूत जैसे फ्रांकोइस चोललेट (केरस के निर्माता), माइकल सेबेल (वाई कॉम्बिनेटर, ट्विच के सह-संस्थापक), और पॉल ग्राहम (वाई कॉम्बिनेटर) शामिल हैं।
ग्रेडिएंट में मैनेजिंग पार्टनर डारियन शिराज़ी ने कहा, “CTGT का लॉन्च समय पर है क्योंकि उद्योग कम्प्यूटिंग सीमाओं के वर्तमान दायरे में AI को स्केल करने के लिए संघर्ष करता है।” “CTGT उन सीमाओं को हटा देता है, जिससे कंपनियों को अपनी AI परिनियोजन को तेजी से स्केल करने में सक्षम बनाया जाता है और स्मार्टफोन जैसे उपकरणों पर उन्नत AI मॉडल चलाते हैं। यह तकनीक बड़े उद्यमों में उच्च-दांव एआई तैनाती की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।”
एआई मॉडल के आकार के साथ मूर के कानून और एआई प्रशिक्षण चिप्स में प्रगति के साथ, सीटीजीटी का उद्देश्य एआई की अधिक मूलभूत समझ पर ध्यान केंद्रित करना है जो कि असमानता और तेजी से जटिल मॉडल निर्णयों के साथ सामना कर सकता है। कंपनी ने अपनी इंजीनियरिंग टीम का विस्तार करने और अपने मंच को परिष्कृत करने के लिए अपने सीड फंडिंग का उपयोग करने की योजना बनाई है।
प्रत्येक फाइनलिस्ट ने 600 उद्योग के निर्णय लेने वालों के दर्शकों को प्रस्तुत किया और सेल्सफोर्स वेंचर्स, मेनलो वेंचर्स और एमेक्स वेंचर्स से वेंचर कैपिटल जजों के पैनल से प्राप्त किया।
अन्य विजेताओं के बारे में पढ़ें Catío और SOLO.IO. अन्य फाइनलिस्ट थे कुमो, Superduper.io, सुतरा और क्यूड्रेंट।
संपादक का नोट: हमारे पाठकों के लिए एक धन्यवाद के रूप में, हमने वीबी ट्रांसफॉर्म 2026-सिर्फ $ 200 के लिए शुरुआती पक्षी मान्यता खोली है। यह वह जगह है जहां एआई महत्वाकांक्षा परिचालन वास्तविकता से मिलती है और आप कमरे में रहना चाहते हैं। अब अपना स्थान आरक्षित करें।
स्रोत लिंक
टूर गाइडेंस
