Y Combinator’dan doğan startup Datacurve, Chemistry liderliğindeki 15 milyon dolarlık Seri A yatırım turunu tamamladı. Bu yeni finansman turuna, mevcut ve yeni yatırımcıların yanı sıra, DeepMind, Vercel, Anthropic ve OpenAI gibi önde gelen mühendisler de katıldı. Şirket, daha önce 2.7 milyon dolarlık bir tohum yatırım almıştı ve toplam finansmanı yaklaşık 17.7 milyon dolara ulaştı. Yeni elde edilen kaynaklar, Datacurve‘un ekibini büyütmesine, platformunu geliştirmesine ve daha karmaşık ve değerli veri setleri toplamak için geliştirici katkı sistemini ölçeklendirmesine yardımcı olacak.
Datacurve’un Faaliyet Alanı
Serena Ge ve Charley Lee tarafından kurulan Datacurve, yazılım ve yapay zeka geliştirme için yüksek kaliteli veri setleri oluşturma üzerine odaklanmaktadır, özellikle de kod için. Şirket, eğitim sonrası ve değerlendirme verilerine odaklanarak, denetimli ince ayar (SFT), pekiştirme öğrenme ortamları ve insan geri bildirimi ile pekiştirme öğrenimi (RLHF) gibi çözümler sunmaktadır. Şirketin platformu, yapay zeka modellerinin gerçek dünya senaryolarında daha iyi performans göstermesine yardımcı olmak için kodlama zorlukları, hata ayıklama görevleri, ajan iş akışı izleri ve özel havuz ölçümleri üretmektedir.
Katkı Sistemi ve Ödül Modeli
Shipd adlı ödül tabanlı sistemi ile en iyi mühendisleri, yapılandırılmış ve araştırma kalitesinde zorluklar aracılığıyla veri katkısında bulunmaya teşvik eden Datacurve, ölçekli doğruluk ve çeşitlilik sağlamaktadır. Şirket, şimdiye kadar 1 milyon dolardan fazla ödül dağıttığını bildirdi. TechCrunch ile yaptığı bir röportajda Ge, “Biz bunu bir tüketici ürünü olarak görüyoruz, veri etiketleme operasyonu olarak değil” dedi. “İlgili kişileri platformumuza çekmek için nasıl optimize edebileceğimiz üzerine çok zaman harcıyoruz.”
Gelecek Vizyonu
İnsan uzmanlığını ölçeklenebilir altyapı ile birleştirerek, Datacurve, önde gelen yapay zeka laboratuvarları ve işletmelerin model akıl yürütme, sorun çözme ve kodlama yeteneklerini geliştirmelerine yardımcı olmaktadır. Şirket, yazılım mühendislerinin katılımını sağlamak için veri toplama sürecini çekici ve ödüllendirici hale getirmeyi hedeflemektedir. Yapay zeka modelleri daha da gelişirken, daha iyi verilere olan ihtiyaç da artmaktadır. Basit veri setleri artık yeterli görülmemektedir. Datacurve, bir modelin ilk eğitiminden sonra performansını artırmak için gereken veri setleri konusunda boşlukları doldurmayı amaçlamaktadır. Şu anda yazılım ve yapay zeka (kod) verilerine odaklanan şirketin kurucuları, benzer bir modelin gelecekte finans, pazarlama veya sağlık gibi diğer alanlara da genişleyebileceğine inanmaktadır.
