Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

Vals AI ระดมทุน 40 ล้านดอลลาร์ ขยายการประเมินประสิทธิภาพ AI แบบไม่เปิดเผย

มือกำลังตรวจสอบข้อมูลการประเมิน AI แบบไม่เปิดเผย / TokenPost.ai (mono)

Vals AI ระดมทุนซีรีส์ A ได้ 40 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 55,500 ล้านวอน) เพื่อขยายธุรกิจประเมินความสามารถในการทำงานจริงของโมเดล AI และเอเจนต์ โดยใช้ชุดข้อมูลทดสอบแบบไม่เปิดเผยเพื่อวัดประสิทธิภาพในงานกฎหมาย การเงิน และการเขียนโค้ด

Vals AI ประกาศเมื่อวันที่ 13 สิงหาคมว่า บริษัทระดมทุนซีรีส์ A ด้วยมูลค่ากิจการ 400 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 554,800 ล้านวอน) โดยมีแอนเดรสเซน โฮโรวิทซ์เป็นผู้นำการลงทุน นักลงทุนเดิมอย่าง 8VC, Pear VC และ Bloomberg Beta รวมถึงนักลงทุนรายใหม่อย่าง HRT Ventures และ Next Ladder Ventures เข้าร่วมด้วย

TechCrunch รายงานว่า Vals AI ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 และเคยระดมทุนรอบ Seed ซึ่งนำโดย 8VC และ Bloomberg Beta แต่บริษัทไม่ได้เปิดเผยขนาดการลงทุนรอบดังกล่าว

บริษัทไม่ได้มุ่งพัฒนาโมเดล AI โดยตรง แต่เน้นวัดว่าโมเดล เอเจนต์ และบริการประยุกต์สามารถทำงานจริงได้ดีเพียงใด การประเมินครอบคลุมงานวิจัยกฎหมาย การวิเคราะห์การเงิน การเรียกเก็บเงินทางการแพทย์ และการเขียนโค้ด โดยวัดทั้งความแม่นยำ ต้นทุน เวลาแฝง ประเภทความล้มเหลว และความสามารถในการใช้เครื่องมือ

วิธีการประเมินหลักคือการใช้ชุดข้อมูลทดสอบแบบไม่เปิดเผย เนื่องจากข้อสอบที่เผยแพร่อาจถูกรวมอยู่ในข้อมูลฝึกโมเดล หรือผู้พัฒนาอาจปรับโมเดลให้เหมาะกับข้อสอบ ทำให้คะแนนเบนช์มาร์กไม่สะท้อนประสิทธิภาพจริง

Vals AI แบ่งชุดข้อมูลเป็นชุดตรวจสอบแบบเปิดเผย ชุดตรวจสอบแบบไม่เปิดเผย และชุดทดสอบแบบไม่เปิดเผย พร้อมระบุว่าคะแนนเบนช์มาร์กอย่างเป็นทางการคำนวณจากชุดทดสอบที่ไม่เปิดเผย บริษัทกล่าวว่าการใช้คำถามที่ไม่เปิดเผยช่วยป้องกันไม่ให้ข้อมูลประเมินไหลเข้าสู่กระบวนการฝึกโมเดล

อย่างไรก็ตาม วิธีการแบบไม่เปิดเผยทำให้เกิดข้อจำกัดด้านการทำซ้ำผลการทดลอง นักวิจัยภายนอกอาจทดลองด้วยคำถามและเงื่อนไขเดียวกันได้ยาก Vals AI จึงเปิดเผยโครงสร้างพื้นฐานการประเมินและเครื่องมือบางส่วนเพื่อช่วยให้กระบวนการทำซ้ำได้มากขึ้น

ขอบเขตการประเมินของบริษัทกำลังขยายตัวเช่นกัน Vals AI เปิดตัว RSI Index ร่วมกับ CoreWeave เพื่อประเมินว่าโมเดล AI สามารถทำวิจัยที่จำเป็นต่อการพัฒนาโมเดลรุ่นถัดไปได้หรือไม่ พร้อมเดินหน้าการประเมินด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และสุขภาพจิต

Vals AI ยังเปิดตัว Vals Smith ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดแบบกำหนดเองจากคลัง GitHub โดยผู้ใช้ระยะแรกจะได้รับเครดิตฟรี 120 เครดิต

บริษัทระบุว่ารายได้เพิ่มขึ้น 8 เท่าเมื่อเทียบกับทั้งปี 2025 ฐานลูกค้าเพิ่มขึ้น 2 เท่า และจำนวนพนักงานเพิ่มขึ้น 3 เท่าในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา ตัวเลขดังกล่าวมาจากการประกาศของบริษัท และยังไม่ทราบว่าผ่านการตรวจสอบจากผู้สอบบัญชีภายนอกหรือไม่

Vals Index วัดประสิทธิภาพของเอเจนต์ AI ในงานการเงิน การเขียนโค้ด และกฎหมาย ณ วันที่ 15 กันยายน 2026 โดยคำนวณคะแนนรวมที่สะท้อนสัดส่วนของแต่ละอุตสาหกรรมใน GDP สหรัฐฯ ขณะนั้นมีโมเดลที่เข้าร่วมการประเมิน 58 โมเดล

เรย์แอน คริชนัน(Rayan Krishnan) ผู้ร่วมก่อตั้ง Vals AI กล่าวว่า เบนช์มาร์กทางวิชาการแบบเดิมไม่สามารถตามทันการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดล AI ได้ บริษัทจึงเห็นว่าควรประเมินว่าโมเดลสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณภาพใกล้เคียงมนุษย์ในงานจริงหรือไม่ รวมถึงโอกาสที่โมเดลจะก่อให้เกิดผลลัพธ์ด้านลบ

Vals AI ระบุว่าผลการประเมินของบริษัทถูกอ้างถึงในโมเดลการ์ดของ OpenAI, Anthropic, Google, Meta และ xAI อย่างไรก็ตาม ยังจำเป็นต้องตรวจสอบเพิ่มเติมว่าความสัมพันธ์ระหว่างนักลงทุนกับบริษัท AI เหล่านี้ส่งผลต่อความเป็นอิสระของการประเมินอย่างไร

เมื่อผู้พัฒนาโมเดล AI และลูกค้าองค์กรเพิ่มขึ้น ความสำคัญของเกณฑ์กลางสำหรับเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานจริงก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ชุดข้อมูลทดสอบแบบไม่เปิดเผยอาจช่วยลดการปนเปื้อนของข้อมูล แต่ความโปร่งใสและการทำซ้ำผลการประเมินยังเป็นโจทย์ที่ Vals AI ต้องแก้ไข

Vals AI ระบุว่าการลงทุนรอบใหม่นี้จะช่วยขยายเครื่องมือและขอบเขตการประเมินโมเดล AI โดยบริษัทกำลังขยายจากงานกฎหมาย การเงิน และการเขียนโค้ดไปสู่งานด้านการแพทย์และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

บทความหลัก

โครีวีฟยืนยันราคา Convertible Preferred Notes มูลค่า 3.7 พันล้านดอลลาร์

อีเธอเรียม 34,331 ETH ถูกโอนออกจากรีโวลูทไปยังกระเป๋านิรนาม

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1