XDOF спустя 3 месяца после выхода из тени обсуждает Series B с оценкой $1,2 млрд

Условия сделки

Переговоры находятся на поздней стадии, но условия ещё могут измениться. TechCrunch не удалось выяснить общий объём привлекаемых средств и входит ли новое финансирование в оценку компании.

XDOF не собиралась снова привлекать деньги вскоре после раунда серии A, который прошёл в июне при участии Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. По словам источников, знакомых со сделкой, быстрое развитие компании побудило венчурные фонды самим предложить ей новый раунд.

XDOF и 8VC не ответили на запрос TechCrunch о комментарии.

Что строит XDOF

Компания разрабатывает конвейеры данных, инструменты сбора и системы разметки, которые передовым лабораториям ИИ и робототехническим компаниям сложно создавать самостоятельно. По сути, XDOF хочет стать внешним поставщиком данных для робототехнической отрасли.

Филипп Ву начал изучать обучение роботов на больших наборах данных ещё во время работы над докторской диссертацией. Главной проблемой для его исследований, по его словам, был недостаток данных большого масштаба.

Вместе с Фредом Шенту он запустил проект GELLO — недорогую систему телеуправления, с помощью которой человек дистанционно управляет роботизированной рукой и создаёт данные для обучения. Работа завершилась публикацией влиятельной научной статьи по робототехнике и стала основой для XDOF.

Инвесторы сравнивают XDOF со Scale ИИ или Mercor для физической робототехники — компаниями, которые помогли ускорить развитие ИИ за счёт разметки данных. Языковые модели изначально обучались на всём интернете, а у физических роботов нет сопоставимого набора данных из реального мира. Поэтому сбор таких данных остаётся узким местом при создании универсальных роботов.

Как XDOF собирает данные

XDOF сотрудничает с лабораторией исследований ИИ Калифорнийского университета в Беркли и готовит, как считает компания, крупнейший из когда-либо собранных массивов качественных данных для обучения роботов. Проект получил название ABC.

Для сбора данных XDOF объединяет дистанционное управление роботами и работу людей, которые носят датчики и записывают обычные действия: например, складывают одежду или расправляют коробки.

Компания планирует нанимать и обучать команды сборщиков данных по всему миру:

Ранее XDOF сообщала TechCrunch, что уже работает с 20 клиентами, среди которых есть несколько передовых лабораторий ИИ.

Конкуренты

Собирать данные из реального мира для обучения роботов также пытается Mecka ИИ. В эту область выходят и платформы для работы с данными, которые раньше в основном обслуживали языковые модели, — Scale ИИ и Micro1.