A raíz de haber recaudado $2B, @MishaLaskin, CEO de @reflection_ai, sobre hacia dónde se dirige la empresa a continuación: "Hemos capitalizado para obtener el cómputo necesario para pre-entrenar y post-entrenar un modelo abierto americano que podamos exportar al resto del mundo." También han reunido lo que Laskin llama un banco de talento de laboratorio de frontera: "Tenemos una masa crítica de personas que lideraron este trabajo en laboratorios de frontera — modelado de pre-entrenamiento y datos, razonamiento de post-entrenamiento, codificación, RLHF — hemos formado equipos en toda la pila." Reflection ahora está en la fase que cada laboratorio de frontera serio debe atravesar: "Estamos en la escalera de escalado, entrenando metódicamente modelos de pequeños a grandes, porque en cada escala las cosas se rompen de nuevas maneras." Y Laskin traza una línea clara entre el pre-entrenamiento y el post-entrenamiento: "La gente habla de las ejecuciones YOLO en IA, pero eso solo funciona en el post-entrenamiento. Como dice uno de los miembros de nuestro equipo: no puedes YOLO en el pre-entrenamiento, tiene que ser extremadamente preciso y metódico." Dónde están las cosas en este momento: "Estamos atravesando la escalera de escalado ahora. Estamos viendo resultados tempranos emocionantes, y lanzaremos grandes modelos el próximo año."