A ex-vice-presidente de pesquisa da Cohere, Sara Hooker, arrecadou US$ 50 milhões para lançar a Adaption Labs, uma startup de inteligência artificial que está desafiando as práticas comuns do setor. A empresa foca em modelos de IA menores, adaptativos e com custos operacionais mais baixos, em um momento em que muitas empresas e investidores questionam a viabilidade financeira de modelos de IA cada vez maiores e mais caros.

Uma Abordagem Alternativa à Escala

Com experiência no Google DeepMind e na Cohere, Sara Hooker construiu uma reputação como crítica à ideia de que o progresso da inteligência artificial depende exclusivamente do aumento do tamanho dos modelos e da quantidade de dados utilizados. Junto com Sudip Roy, ex-diretor de computação inferencial da Cohere, Hooker lidera a Adaption Labs, propondo sistemas de IA que se adaptam em tempo real, utilizando menos poder computacional.

Foco na Eficiência Operacional

O objetivo principal da Adaption Labs é criar modelos que aprendam continuamente, sem a necessidade de retreinamentos caros ou ajustes frequentes. Hooker destaca que a capacidade de adaptação contínua é um dos maiores desafios ainda não resolvidos na indústria de IA, enquanto grandes laboratórios investem bilhões em ciclos de treinamento cada vez maiores.

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Técnicas Inovadoras para Redução de Custos

A empresa explora abordagens como o “aprendizado sem gradiente”, que atua na inferência – quando o modelo responde às solicitações do usuário – sem alterar seus pesos internos. Estratégias como o “on-the-fly merging” (combinação de adaptadores treinados para tarefas específicas) e a “dynamic decoding” (ajuste das probabilidades de resposta conforme o contexto) buscam substituir o ajuste fino tradicional e as “acrobacias de prompt”.

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