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A Yutori, sediada em S\u00e3o Francisco, faz parte de uma s\u00e9rie de startups de IA que criam agentes aut\u00f4nomos, ou sistemas que usam IA para realizar a\u00e7\u00f5es por conta pr\u00f3pria. Executivos da \u00e1rea, como a diretor financeiro da OpenAI, Sarah Friar, disseram que esses sistemas dominar\u00e3o a agenda de IA este ano, pois os modelos chegaram recentemente ao ponto em que podem realizar as sequ\u00eancias de a\u00e7\u00f5es mais longas necess\u00e1rias para executar tarefas online sem supervis\u00e3o humana.<\/p>\n
“No momento, h\u00e1 muita coisa acontecendo com os chatbots, mas os chatbots n\u00e3o est\u00e3o fazendo as coisas por voc\u00ea de uma forma que possa tirar o ac\u00famulo de tarefas sobre o usu\u00e1rio”, disse o cofundador da Yutori, Devi Parikh, \u00e0 Reuters, afirmando que a equipe tem trabalhado para redefinir a forma como os usu\u00e1rios interagem com agentes aut\u00f4nomos de IA, com foco na melhoria da efici\u00eancia para tarefas que v\u00e3o desde pedidos de comida online at\u00e9 log\u00edstica complexa de viagens.<\/p>\n
A Yutori diz que est\u00e1 se concentrando em modelos de p\u00f3s-treinamento para torn\u00e1-los melhores na navega\u00e7\u00e3o na Web, ou adaptando os modelos de base para aprimorar seu desempenho de maneiras espec\u00edficas depois de j\u00e1 terem sido “treinados” em conjuntos de dados generalizados. O p\u00f3s-treinamento surgiu como uma etapa crucial no desenvolvimento de novos modelos de racioc\u00ednio, como os modelos o1 e o3, da OpenAI.<\/p>\n
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 rob\u00f4s poderiam usar para navegar no mundo f\u00edsico em 3D. Outros membros da equipe incluem os l\u00edderes de p\u00f3s-treinamento multimodal para Llama 3 e Llama 4, os principais modelos de c\u00f3digo aberto da Meta.<\/p>\n
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