Ваш купон на скидку:
XDOF была основана в 2024 году исследователями Калифорнийского университета в Беркли — Филиппом Ву (CEO) и Фредом Шенту (CTO). В июне TechCrunch сообщал о раунде Series A на $70 млн с участием Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux и Spark Capital. Тогда XDOF не планировала так быстро привлекать новые средства, однако резкий рост компании — годовая выручка в пересчете на год приближается к $50 млн — заставил венчурные фонды сами обратиться к ней с предложением о новом раунде, сообщили источники. TechCrunch не удалось выяснить общий объем привлекаемого капитала и неясно, включает ли оценка компании новые деньги. Условия сделки пока не окончательные и могут измениться. XDOF и 8VC не ответили на запрос TechCrunch о комментарии.
Компания хочет строить конвейеры данных, инструменты сбора и системы разметки, которые крупные лаборатории ИИ и робототехнические компании не могут легко создать сами, фактически выступая в роли аутсорсинговой цепочки поставок данных для робототехнической отрасли. Еще будучи аспирантом, Ву изучал, как роботы учатся на больших наборах данных. Одним из главных препятствий в его исследованиях был дефицит «крупномасштабных данных, с которыми можно работать», рассказывал он TechCrunch в июне. Тогда он объединился со Шенту в проекте GELLO — недорогой системе телеуправления, которая позволяет оператору удаленно контролировать роботизированную руку для создания обучающих данных. Их работа привела к созданию влиятельной статьи в области робототехники.
Именно это исследование стало основой XDOF, которую инвесторы теперь называют чем-то вроде Scale AI или Mercor для физической робототехники — отсылка к гигантам разметки данных, которые помогли разогнать бум ИИ. В отличие от LLM, которые изначально обучались на всем интернете, у физических роботов нет сопоставимого реального набора данных, поэтому сбор данных становится критическим узким местом при создании универсальных машин.
XDOF сотрудничает с лабораторией ИИ Калифорнийского университета в Беркли, чтобы выпустить, как она считает, крупнейший в истории набор качественных данных для обучения роботов, получивший название ABC. Для сбора этих данных XDOF сочетает дистанционное управление роботами с работой людей-сборщиков, которые носят датчики и фиксируют повседневные задачи, такие как складывание одежды и расплющивание коробок. Стартап планирует нанимать и обучать команды сборщиков данных по всему миру, включая телеоператоров, управляющих роботами удаленно, и эгоцентричных операторов, которые носят датчики на теле для записи данных о движениях.
Ранее XDOF сообщала TechCrunch, что уже работает с 20 клиентами, включая несколько frontier AI labs. Среди других стартапов, пытающихся собирать реальные данные для обучения роботов, — Mecka AI, а также платформы человеческих данных, выходящие за пределы LLM, такие как Scale AI и Micro1.