Itaru Tomita / 冨田到
@itarutomy
リサーチや研究開発向けの生成AIエージェント @snorbe_ai を作っています。 @deskrex | 著書 かんき出版『知的生産でAIを使いこなす全技法』
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River AIが、シードとシリーズAを合わせて11億ドルを調達した（
6月10日の会社発表から約2カ月で、この規模。General CatalystとAMP PBCが主導し、NVIDIAとAMD Venturesが戦略投資、Y CombinatorとTemasekも参加している。
Riverが目指すのは、汎用AIを借りて使うだけの世界ではなく、企業や個人が自分で訓練し、所有できる「パーソナルAI」だ。最初の製品であるRiver APIでは、強化学習（試行錯誤の結果を報酬として学ぶ手法）とLoRA（モデル全体を作り直さず、一部の重みだけを調整する手法）を使い、オープンウェイトモデルを用途に合わせて変えられる。
同社によると、複雑な強化学習もインフラ専門チームなしで15〜20分で完了し、クローズドな代替手段に比べてコストを2〜4倍抑えられるという。これはRiver自身の公表値で、第三者評価はこれからだ。
11億ドルが賭けられた先は、単なる巨大モデル競争ではない。モデルを誰が所有し、誰のために学び続けるのかという、AIの主導権そのものだと思う。
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