Dois ex-executivos de inteligência artificial da Meta arrecadaram US$ 15 milhões para a Yutori, uma startup destinada ao desenvolvimento de assistentes pessoais com inteligência artificial, conforme anunciado recentemente. A rodada de investimento foi liderada por Rob Toews, da Radical Ventures, e contou com a participação de outros investidores, incluindo Felicis e a renomada especialista em IA Fei-Fei Li, além do cientista-chefe do Google DeepMind, Jeff Dean.
A Yutori, que tem sua sede em São Francisco, faz parte de um crescente número de startups de IA que estão criando agentes autônomos, sistemas capazes de executar ações de forma independente. Especialistas do setor, como Sarah Friar, CFO da OpenAI, afirmam que esses agentes autônomos devem prevalecer na agenda de inteligência artificial neste ano, considerando que recentemente os modelos evoluíram a um ponto em que podem realizar sequências mais longas de ações, possibilitando a execução de tarefas online sem a necessidade de supervisão humana.
Atualmente, o campo dos chatbots está em destaque, mas esses sistemas ainda não são suficientes para aliviar a carga de tarefas dos usuários, conforme observa Devi Parikh, um dos cofundadores da Yutori. Ele destaca que a equipe está se dedicando a redefinir as interações entre usuários e agentes autônomos de IA, visando aumentar a eficiência em atividades que variam desde pedidos de comida online até logística complexa de viagens.
A Yutori foca no conceito de pós-treinamento, trabalhando para aprimorar a navegação na web por meio da adaptação de modelos previamente treinados, a fim de melhorar o desempenho em tarefas específicas. Essa abordagem de pós-treinamento se tornou fundamental para o avanço de novos modelos de raciocínio, como os modelos o1 e o3 desenvolvidos pela OpenAI. A equipe da Yutori é composta por Parikh, que liderou a pesquisa em IA multimodal na Meta, e Dhruv Batra, que chefiou a pesquisa em IA incorporada na mesma empresa, sendo que essa equipe se concentra na criação de modelos que possam ser utilizados por robôs em ambientes tridimensionais. Outros integrantes da equipe incluem líderes de pós-treinamento multimodal para os principais modelos de código aberto da Meta, Llama 3 e Llama 4.
