Группа исследователей в области искусственного интеллекта, ранее работавших в ведущих технологических лабораториях мира, объявила о запуске стартапа Trajectory. Проект призван помочь бизнесу регулярно совершенствовать свои ИИ-продукты за счет анализа опыта реального взаимодействия с пользователями.
Содержание
Решение проблемы стагнации нейросетей
Современные лидеры индустрии, включая OpenAI, Google и Anthropic, успешно создают все более продвинутые версии моделей, особенно в таких областях, как написание кода, математика и точные науки. Однако существующие системы перестают развиваться сразу после завершения этапа базового обучения. Стартап Trajectory планирует создать платформу для непрерывного обучения (continual learning) — технологии, которая позволяет ИИ-моделям динамически совершенствоваться на основе собственных ошибок в реальном времени.
До недавнего времени технологические гиганты сталкивались со сложностями при попытке внедрить такую функцию. В конце 2025 года на крупнейшей научной конференции NeurIPS лауреат премии Тьюринга Ричард Саттон подчеркнул, что способность к постоянному самообучению является критически важным условием для создания сильного искусственного интеллекта.
Инвестиции и команда проекта
Новый стартап уже привлек 15 миллионов долларов в рамках посевного раунда финансирования. Оценка бизнеса после получения инвестиций составила 115 миллионов долларов. Раунд возглавил венчурный фонд Conviction при участии Bessemer Venture Partners, Radical VC и BoxGroup. Среди частных инвесторов проекта значатся главный научный сотрудник Google DeepMind Джефф Дин и профессор Стэнфордского университета Фей-Фей Ли.
Команду основателей Trajectory составили признанные специалисты ИИ-индустрии:
- Ронак Малде (генеральный директор) — бывший исследователь ИИ в стартапе Windsurf, перешедший в Google DeepMind в рамках крупной сделки по приобретению талантов стоимостью 2,4 миллиарда долларов;
- Арджун Каранам — бывший ИИ-разработчик из Apple, принимавший участие в создании гарнитуры смешанной реальности Vision Pro;
- Майкл Элабд — бывший сотрудник робототехнического подразделения Google DeepMind.
Как работает платформа непрерывного обучения
В обзоре технологии отмечается, что некоторые современные инструменты для написания кода (например, Cursor) уже используют ранние версии непрерывного обучения. Они собирают данные о действиях пользователей, проводят дообучение и регулярно выпускают улучшенные версии моделей. Trajectory планирует масштабировать этот подход на другие сферы бизнеса, где результат работы ИИ не так легко верифицировать программным путем.
Платформа предлагает следующий алгоритм работы:
- Вместо использования готовых коммерческих моделей клиенты начинают работу с открытой нейросетью, предварительно адаптированной под их конкретные задачи.
- Система Trajectory фиксирует случаи, когда ИИ не справляется с задачей (например, если ИИ-консультант службы поддержки не может обработать запрос на возврат товара и перенаправляет его на человека).
- На основе собранных инцидентов платформа еженедельно проводит автоматическое дообучение модели.
Разработчики утверждают, что такие специализированные модели превосходят по эффективности универсальные решения крупнейших ИИ-лабораторий в узкопрофильных задачах, критически важных для конкретного бизнеса. В число первых клиентов стартапа вошли сервис для автоматизации корпоративных продаж Clay и юридический ИИ-помощник Harvey. В долгосрочной перспективе компания планирует предлагать свои услуги крупным корпорациям из списка Fortune 500.
Будущее автономного ИИ
Критики могут отметить, что на текущем этапе решения Trajectory нельзя назвать непрерывными в традиционном понимании, так как обновления моделей происходят раз в неделю, а в промежутках системы остаются статичными. Тем не менее, создатели стартапа заявляют, что индустрия движется к новой парадигме, где ИИ будет учиться на собственном опыте непрерывно. В планах разработчиков — сократить цикл обновления моделей до одного дня, часа или даже проводить дообучение после каждого отдельного взаимодействия с пользователем.
* — деятельность компании запрещена на территории РФ