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Braintrust獲300萬美元融資：為AI軟體開發帶來革命性操作系統
Braintrust獲300萬美元融資：為AI軟體開發帶來革命性操作系統
September 29, 2023
重點摘要：
新聞內文：
如果你還沒注意到，現在生成的程式碼中越來越多都是「AI輔助」的。事實上，微軟的執行副總Scott Guthrie在今年三月估計，開發人員上傳到AI開發者工具「GitHub Copilot」的程式碼中，高達40％都是「由AI生成且未修改的」。
現在，這一趨勢正在催生新創公司，承諾防止AI輔助的程式碼混亂。而投資者也在關注這一點。
早些時候，以色列新創公司Digma宣布獲得600萬美元的種子融資，用於開發一個連續反饋平台，該平台在開發人員的計算機上運行，幫助他們分析程式碼（包括生成的AI程式碼），以識別問題。昨天，舊金山的測試平台「Kolena」宣布了資金1500萬美元將用於建立測試、基準測試和驗證AI模型性能的工具。
今天，總部位於灣區的新創公司「Braintrust」宣布獲得300萬美元的新融資。根據共同創辦人兼執行長Ankur Goyal的說法，Braintrust就像是「為構建AI軟體的工程師提供的操作系統」，它有助於他們避免AI模型產生不良結果。例如，正在架構客戶支持聊天機器人的開發人員可以使用Braintrust的技術，確保他們的聊天機器人能夠準確的回答問題，而不是產生虛假訊息。
像許多承諾能夠架構更可靠AI軟體的新創公司一樣，Braintrust擁有明智的支持者。著名的天使投資人Elad Gil是其投資者之一，並幫助生產了Braintrust的初始產品。（Gil為我們指出了這一輪，稱其為「一個不錯的選擇」。）其他著名的投資者還包括Quora的Adam D'Angelo、HuggingFace的人工智慧公司Clem Delangue和OpenAI的共同創辦人Greg Brock。
是否出色的投資聯盟就能夠幫助Braintrust領先群體，還是一個未解決問題。與此同時，Goyal表示，確保AI程式碼不會破壞公司的工作流程，是他幾乎生來就要解決的問題。
Goyal是醫生的孩子，他在匹茲堡長大，曾以為自己也會成為醫生。他自己形容自己在青少年時期是「書呆子」。他說，高中的一堂線性代數課程讓他了解到Google的PageRank算法，這改變了他的生活。（他說：「談到這個，我就會起雞皮疙瘩」。）他放棄了生物學，選擇在卡內基梅隆大學學習計算機科學，然後「因為極度無聊」而在大三時退學，在早期Y Combinator的校友MemSQL創造了一個關聯式數據庫系統。五年多以後，Goyal共同創立了自己的公司Impira，當Figma去年底收購該公司時，Goyal成為了其機器學習平台的負責人。
這是一份不錯的工作。這也使Goyal對在這個AI萬物時代架構高品質軟體產品的日益增長挑戰有了更多的了解。因此，他在去年夏天晚些時候離開原公司，創立了Braintrust。
他說：「我花了相當長的時間來架構傳統的軟體」。「AI的真正不同之處在於它本質上是不確定的，這意味著如果你編寫代碼，你無法真正保證它會工作。你必須在實際的例子上進行測試」。這個過程被稱為「評估」，而並非所有公司都有高品質的數據來進行足夠的測試。這就是為什麼「Braintrust」尚未商業化的產品正在與能夠進行測試的公司合作，包括工作流自動化公司「Zapier」和試算表工具公司「Coda」，它們目前正在對Braintrust所創造的產品進行測試。
Goyal表示：「他們的挑戰是『好吧，我們實際上有大量的數據，有許多使用者使用我們的產品。但是我們很難將其縮小為一組可以用來測試我們的軟體的代表性示例』」。他說，使用BrainTrust，「他們可以將盡可能多的數據轉而儲存到我們的產品中運行評估，我們將幫助他們編輯『黃金數據集』，這些數據集可以隨著時間積累，作為他們的軟體是否工作的衡量標準」。
Goyal還表示：「我們實際上是在他們的雲端環境中運行的」，這使Braintrust能夠解決可能拖延其在企業中採用速度的棘手合規問題。
當然，現在還只是開始階段，競爭在未來幾個月和幾年內將變得更加激烈。另一家名為「Deepchecks」的以色列新創公司，其標語是「AI的連續驗證」，最近也獲得了種子融資。
但是，Goyal將Braintrust描述為「他在Figma所需要的產品」，直到Braintrust最近才創造了它。他說：「在過去的十年中，圍繞持續集成已經發展了一個完整的宇宙。這已經把它變成了一門運輸軟體的科學。但在AI領域，除了我們的產品之外，這種方法和工作流實際上是不存在的」。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/09/28/the-newest-new-thing-continuous-feedback-platforms-that-keep-bad-results-from-ai-created-code-from-making-it-into-production/
- 灣區新創公司Braintrust獲得300萬美元新融資，旨在為AI軟體開發提供操作系統，以避免AI模型產生不良結果。
- Braintrust的創辦人Ankur Goyal表示，該公司的技術可以幫助開發人員，例如在建立客戶支持聊天機器人時，確保其能提供準確的回答。
- Braintrust獲得了多位著名投資者的支持，包括Quora的Adam D'Angelo和OpenAI的共同創辦人Greg Brock，並與Zapier和Coda等公司合作進行產品測試。
新聞內文：
如果你還沒注意到，現在生成的程式碼中越來越多都是「AI輔助」的。事實上，微軟的執行副總Scott Guthrie在今年三月估計，開發人員上傳到AI開發者工具「GitHub Copilot」的程式碼中，高達40％都是「由AI生成且未修改的」。
現在，這一趨勢正在催生新創公司，承諾防止AI輔助的程式碼混亂。而投資者也在關注這一點。
早些時候，以色列新創公司Digma宣布獲得600萬美元的種子融資，用於開發一個連續反饋平台，該平台在開發人員的計算機上運行，幫助他們分析程式碼（包括生成的AI程式碼），以識別問題。昨天，舊金山的測試平台「Kolena」宣布了資金1500萬美元將用於建立測試、基準測試和驗證AI模型性能的工具。
今天，總部位於灣區的新創公司「Braintrust」宣布獲得300萬美元的新融資。根據共同創辦人兼執行長Ankur Goyal的說法，Braintrust就像是「為構建AI軟體的工程師提供的操作系統」，它有助於他們避免AI模型產生不良結果。例如，正在架構客戶支持聊天機器人的開發人員可以使用Braintrust的技術，確保他們的聊天機器人能夠準確的回答問題，而不是產生虛假訊息。
像許多承諾能夠架構更可靠AI軟體的新創公司一樣，Braintrust擁有明智的支持者。著名的天使投資人Elad Gil是其投資者之一，並幫助生產了Braintrust的初始產品。（Gil為我們指出了這一輪，稱其為「一個不錯的選擇」。）其他著名的投資者還包括Quora的Adam D'Angelo、HuggingFace的人工智慧公司Clem Delangue和OpenAI的共同創辦人Greg Brock。
是否出色的投資聯盟就能夠幫助Braintrust領先群體，還是一個未解決問題。與此同時，Goyal表示，確保AI程式碼不會破壞公司的工作流程，是他幾乎生來就要解決的問題。
Goyal是醫生的孩子，他在匹茲堡長大，曾以為自己也會成為醫生。他自己形容自己在青少年時期是「書呆子」。他說，高中的一堂線性代數課程讓他了解到Google的PageRank算法，這改變了他的生活。（他說：「談到這個，我就會起雞皮疙瘩」。）他放棄了生物學，選擇在卡內基梅隆大學學習計算機科學，然後「因為極度無聊」而在大三時退學，在早期Y Combinator的校友MemSQL創造了一個關聯式數據庫系統。五年多以後，Goyal共同創立了自己的公司Impira，當Figma去年底收購該公司時，Goyal成為了其機器學習平台的負責人。
這是一份不錯的工作。這也使Goyal對在這個AI萬物時代架構高品質軟體產品的日益增長挑戰有了更多的了解。因此，他在去年夏天晚些時候離開原公司，創立了Braintrust。
他說：「我花了相當長的時間來架構傳統的軟體」。「AI的真正不同之處在於它本質上是不確定的，這意味著如果你編寫代碼，你無法真正保證它會工作。你必須在實際的例子上進行測試」。這個過程被稱為「評估」，而並非所有公司都有高品質的數據來進行足夠的測試。這就是為什麼「Braintrust」尚未商業化的產品正在與能夠進行測試的公司合作，包括工作流自動化公司「Zapier」和試算表工具公司「Coda」，它們目前正在對Braintrust所創造的產品進行測試。
Goyal表示：「他們的挑戰是『好吧，我們實際上有大量的數據，有許多使用者使用我們的產品。但是我們很難將其縮小為一組可以用來測試我們的軟體的代表性示例』」。他說，使用BrainTrust，「他們可以將盡可能多的數據轉而儲存到我們的產品中運行評估，我們將幫助他們編輯『黃金數據集』，這些數據集可以隨著時間積累，作為他們的軟體是否工作的衡量標準」。
Goyal還表示：「我們實際上是在他們的雲端環境中運行的」，這使Braintrust能夠解決可能拖延其在企業中採用速度的棘手合規問題。
當然，現在還只是開始階段，競爭在未來幾個月和幾年內將變得更加激烈。另一家名為「Deepchecks」的以色列新創公司，其標語是「AI的連續驗證」，最近也獲得了種子融資。
但是，Goyal將Braintrust描述為「他在Figma所需要的產品」，直到Braintrust最近才創造了它。他說：「在過去的十年中，圍繞持續集成已經發展了一個完整的宇宙。這已經把它變成了一門運輸軟體的科學。但在AI領域，除了我們的產品之外，這種方法和工作流實際上是不存在的」。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/09/28/the-newest-new-thing-continuous-feedback-platforms-that-keep-bad-results-from-ai-created-code-from-making-it-into-production/