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Trajectory को Sequoia की अगुवाई में 4.5 करोड़ डॉलर की Series A फंडिंग

अमेरिकी AI प्लेटफॉर्म Trajectory ने Sequoia की अगुवाई में 4.5 करोड़ डॉलर की Series A राउंड पूरी की है, जिसमें Nvidia भी शामिल है। कंपनी का वैल्यूएशन 30 करोड़ डॉलर है।

Abstract illustration of an AI model learning loop with feedback arrows, representing Trajectory's continual learning platform.
छवि: Webrazzi

अमेरिका की AI प्लेटफॉर्म कंपनी Trajectory ने 4.5 करोड़ डॉलर (45 मिलियन डॉलर) की Series A फंडिंग जुटाई है। इस राउंड की अगुवाई Sequoia ने की। इसमें Nvidia, Bessemer Venture Partners और Bain Capital Ventures ने भी हिस्सा लिया। फंडिंग के बाद कंपनी का वैल्यूएशन 30 करोड़ डॉलर तक पहुंच गया है।

कंपनी के मुताबिक नई पूंजी का इस्तेमाल प्लेटफॉर्म को बेहतर बनाने, AI मॉडलों की continual learning और पोस्ट-ट्रेनिंग प्रक्रियाओं को सुधारने और कारोबार के विस्तार में किया जाएगा।

कंपनी क्या करती है

Trajectory की स्थापना Ronak Malde, Michael Elabd और Arjun Karanam ने की है। यह प्लेटफॉर्म कंपनियों को अपने क्षेत्र और जरूरतों के हिसाब से AI मॉडल तैयार करने में मदद करता है। खासकर कानून और वित्त जैसे विशेषज्ञता वाले क्षेत्रों में इस्तेमाल होने वाले सामान्य उद्देश्य के AI मॉडलों को खास कामों में ज्यादा सक्षम बनाना इसका लक्ष्य है। इसके लिए कंपनियों को अपनी रिसर्च टीम बनाने या महंगे इंजीनियरिंग सलाहकारों की मदद लेने की जरूरत नहीं पड़ती।

प्लेटफॉर्म ओपन-सोर्स AI मॉडलों को कंपनियों के इस्तेमाल वाले एप्लिकेशन से जोड़ता है और मॉडलों के प्रदर्शन पर फीडबैक जुटाता है। इसके बाद इसी फीडबैक के आधार पर मॉडलों को दोबारा ट्रेन किया जाता है। continual learning कहलाने वाले इस तरीके में मॉडल पिछले कामों और यूजर फीडबैक से सीखकर किसी खास क्षेत्र में समय के साथ बेहतर होते जाते हैं।

तकनीकी जानकारी के बिना भी इस्तेमाल

Trajectory का प्लेटफॉर्म ऐसे लोगों को भी मॉडल ट्रेनिंग संभालने देता है, जिनके पास तकनीकी विशेषज्ञता नहीं है। उदाहरण के लिए, कानून के क्षेत्र में काम करने वाले पेशेवर मॉडलों की कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू क्षमता सुधार सकते हैं, जबकि वित्त विशेषज्ञ कंपनी वैल्यूएशन के प्रदर्शन को बेहतर बना सकते हैं।

इस प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल Harvey, Rogo, Decagon, Mercor और Nvidia जैसी कंपनियां करती हैं। इसका उद्देश्य AI मॉडलों को विशेषज्ञता वाले कामों में ज्यादा कुशल और अनुभवी बनाना है।

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