Dois ex-executivos de inteligência artificial da Meta levantaram US$ 15 milhões para a Yutori, uma startup que desenvolve assistentes pessoais de inteligência artificial, anunciou a empresa nesta quinta-feira (27).
A rodada foi liderada por Rob Toews, da Radical Ventures, com a participação de outros investidores, como Felicis, a “madrinha da IA” Fei-Fei Li e o cientista-chefe do Google DeepMind, Jeff Dean.
A Yutori, sediada em São Francisco, faz parte de uma série de startups de IA que criam agentes autônomos, ou sistemas que usam IA para realizar ações por conta própria. Executivos da área, como a diretor financeiro da OpenAI, Sarah Friar, disseram que esses sistemas dominarão a agenda de IA este ano, pois os modelos chegaram recentemente ao ponto em que podem realizar as sequências de ações mais longas necessárias para executar tarefas online sem supervisão humana.
“No momento, há muita coisa acontecendo com os chatbots, mas os chatbots não estão fazendo as coisas por você de uma forma que possa tirar o acúmulo de tarefas sobre o usuário”, disse o cofundador da Yutori, Devi Parikh, à Reuters, afirmando que a equipe tem trabalhado para redefinir a forma como os usuários interagem com agentes autônomos de IA, com foco na melhoria da eficiência para tarefas que vão desde pedidos de comida online até logística complexa de viagens.
A Yutori diz que está se concentrando em modelos de pós-treinamento para torná-los melhores na navegação na Web, ou adaptando os modelos de base para aprimorar seu desempenho de maneiras específicas depois de já terem sido “treinados” em conjuntos de dados generalizados. O pós-treinamento surgiu como uma etapa crucial no desenvolvimento de novos modelos de raciocínio, como os modelos o1 e o3, da OpenAI.
A equipe de Yutori inclui Parikh, que liderou a pesquisa de IA multimodal na Meta, e Dhruv Batra, que liderou a pesquisa de IA incorporada da Meta, uma equipe que desenvolve modelos que os robôs poderiam usar para navegar no mundo físico em 3D. Outros membros da equipe incluem os líderes de pós-treinamento multimodal para Llama 3 e Llama 4, os principais modelos de código aberto da Meta.
