CTGT câștigă premiul pentru cel mai bun stil de prezentare la VB Transform 2025

Cu sediul în San Francisco CTGT, un startup axat pe creșterea fiabilității inteligenței artificiale prin personalizarea modelelor la nivel de funcționalitate, a câștigat premiul pentru cel mai bun stil de prezentare la Transformare VB 2025 în San Francisco. Fondată de Cyril Gorlla, în vârstă de 23 de ani, compania a demonstrat cum tehnologia sa ajută întreprinderile să depășească barierele de încredere legate de inteligența artificială prin modificarea directă a caracteristicilor modelului, în loc să utilizeze metode tradiționale de reglare fină sau de inginerie promptă.

În timpul prezentării sale, Gorlla a evidențiat „Bucla IA Doom” cu care se confruntă multe companii: 54% dintre companii menționează IA drept cel mai mare risc tehnologic, potrivit Deloitte, în timp ce McKinsey raportează că 44% dintre organizații au experimentat consecințe negative din cauza implementării IA.

„O mare parte a acestei conferințe a fost despre bucla dezastrului IA”, a explicat Gorlla în timpul prezentării sale. „Din păcate, multe dintre aceste [investiții în IA] nu dau rezultate.” J&J tocmai a anulat „Sute de piloți de inteligență artificială pentru că nu au oferit cu adevărat un ROI din cauza lipsei de încredere fundamentală în aceste sisteme.”

Spargerea zidului de calcul al inteligenței artificiale

Abordarea CTGT reprezintă o abatere semnificativă de la tehnicile convenționale de personalizare bazate pe inteligență artificială. Compania a fost fondată pe baza cercetărilor efectuate de Gorlla în timp ce deținea o catedră dotată la Universitatea din California, San Diego.

În 2023, Gorlla a publicat o lucrare la Conferința Internațională privind Reprezentările Învățării (ICLR), descriind o metodă de evaluare și antrenare a modelelor de IA care a fost de până la 500 de ori mai rapidă decât abordările existente, atingând în același timp o precizie de „trei nouă” (99,9%).

În loc să se bazeze pe scalarea prin forță brută sau pe metodele tradiționale de deep learning, CTGT a dezvoltat ceea ce numește o „stivă de inteligență artificială complet nouă” care reimaginează fundamental modul în care învață rețelele neuronale. Inovația companiei se concentrează pe înțelegerea și intervenția la nivel de caracteristici ale modelelor de inteligență artificială.

Abordarea companiei diferă fundamental de soluțiile standard de interpretabilitate care se bazează pe sisteme secundare de inteligență artificială pentru monitorizare. În schimb, CTGT oferă capacități de interpretabilitate verificabile matematic, care elimină necesitatea unor modele suplimentare, reducând semnificativ cerințele de calcul în acest proces.

Tehnologia funcționează prin identificarea unor variabile latente specifice (neuroni sau direcții în spațiul caracteristicilor) care determină comportamente precum cenzura sau halucinațiile, apoi modificarea dinamică a acestor variabile în momentul inferenței, fără a altera ponderile modelului. Această abordare permite companiilor să personalizeze comportamentul modelului din mers, fără a scoate sistemele offline pentru reantrenare.

Aplicații din lumea reală

În timpul prezentării sale Transform, Gorlla a demonstrat două aplicații enterprise deja implementate la o instituție financiară Fortune 20:

Un flux de lucru pentru conformitatea cu e-mailurile care antrenează modelele să înțeleagă conținutul acceptabil specific companiei, permițând analiștilor să își verifice e-mailurile în raport cu standardele de conformitate în timp real. Sistemul evidențiază conținutul potențial problematic și oferă explicații specifice.

Un instrument de aliniere a mărcii care ajută specialiștii în marketing să dezvolte texte în concordanță cu valorile mărcii. Sistemul poate sugera sfaturi personalizate despre motivul pentru care anumite expresii funcționează bine pentru o anumită marcă și cum să îmbunătățească conținutul care nu se aliniază.

„Dacă o companie are 900 de cazuri de utilizare, nu mai trebuie să ajusteze 900 de modele”, a explicat Gorlla. „Suntem agnostici față de model, așa că ne pot conecta pur și simplu.”

Un exemplu concret al tehnologiei CTGT în acțiune a fost colaborarea sa cu Modele DeepSeek, unde a identificat și modificat cu succes caracteristicile responsabile pentru comportamentele de cenzură. Prin izolarea și ajustarea acestor modele specifice de activare, CTGT a reușit să obțină o rată de răspuns de 100% la interogările sensibile fără a degrada performanța modelului la sarcini neutre precum raționamentul, matematica și codarea.

Imagini: Prezentarea CTGT la VB Transform 2025

ROI demonstrat

Tehnologia CTGT pare să ofere rezultate măsurabile. În timpul sesiunii de întrebări și răspunsuri, Gorlla a remarcat că, în prima săptămână de implementare cu „unul dintre principalii asigurători bazați pe inteligență artificială, am economisit $5 milioane de datorii de la aceștia”.

Un alt client timpuriu, Ebrada Financial, a folosit CTGT pentru a îmbunătăți acuratețea factuală a chatboților de servicii pentru clienți. „Anterior, halucinațiile și alte erori în răspunsurile chatboților au generat un volum mare de solicitări pentru agenți de asistență live, deoarece clienții căutau să clarifice răspunsurile”, a declarat Ley Ebrada, fondator și strateg fiscal. „CTGT a contribuit enorm la îmbunătățirea acurateței chatboților, eliminând majoritatea acestor solicitări ale agenților.”

Într-un alt studiu de caz, CTGT a colaborat cu o companie anonimă din topul Fortune 10 pentru a îmbunătăți capacitățile de inteligență artificială de pe dispozitiv în medii cu constrângeri de calcul. De asemenea, compania a ajutat o firmă de top în domeniul vederii computerizate să obțină performanțe de modelare de 10 ori mai rapide, menținând în același timp o precizie comparabilă.

Compania susține că tehnologia sa poate reduce halucinațiile cu 80-90% și poate permite implementări de inteligență artificială cu o fiabilitate de 99,9%, un factor critic pentru întreprinderile din industrii reglementate, precum sănătatea și finanțele.

De la Hyderabad la Silicon Valley

Călătoria lui Gorlla este în sine remarcabilă. Născut în Hyderabad, India, el stăpânirea codării la vârsta de 11 ani și dezasambla laptopuri în liceu pentru a obține mai multă performanță pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. A venit în Statele Unite pentru a studia la Universitatea din California, San Diego, unde a primit bursa Endowed Chair's Fellowship.

Cercetările sale de acolo s-au concentrat pe înțelegerea mecanismelor fundamentale ale modului în care rețelele neuronale învață, ceea ce a dus la publicarea articolului său ICLR și, în cele din urmă, la publicarea lucrării CTGT. La sfârșitul anului 2024, Gorlla și cofondatorul Trevor Tuttle, expert în sisteme de învățare automată hiperscalabile, au fost selectați pentru grupa de toamnă 2024 a Y Combinator.

Startup-ul a atras investitori notabili dincolo de susținătorii săi instituționali, inclusiv Mark Cuban și alți lideri tehnologici proeminenți atrași de viziunea sa de a face inteligența artificială mai eficientă și mai de încredere.

Finanțare și viitor

Fondată la mijlocul anului 2024 de Gorlla și Tuttle, CTGT a strâns 147,2 milioane de lire sterline în februarie 2025, într-o rundă de investiții suprasubscrisă, condusă de Gradient, fondul de inteligență artificială al Google în stadiu incipient. Printre alți investitori se numără General Catalyst, Y Combinator, Liquid 2, Deepwater și investitori providențiali notabili precum François Chollet (creatorul Keras), Michael Seibel (Y Combinator, co-fondator Twitch) și Paul Graham (Y Combinator).

„Lansarea CTGT vine la momentul potrivit, deoarece industria se luptă să scaleze inteligența artificială în limitele actuale ale limitelor de calcul”, a declarat Darian Shirazi, Managing Partner la Gradient. „CTGT elimină aceste limite, permițând companiilor să își scaleze rapid implementările de inteligență artificială și să ruleze modele avansate de inteligență artificială pe dispozitive precum smartphone-urile. Această tehnologie este esențială pentru succesul implementărilor de inteligență artificială cu miză mare în cadrul companiilor mari.”

Având în vedere că dimensiunea modelelor de inteligență artificială depășește Legea lui Moore și progresele înregistrate în domeniul cipurilor de antrenament pentru inteligența artificială, CTGT își propune să se concentreze pe o înțelegere mai fundamentală a inteligenței artificiale, care să poată face față atât ineficienței, cât și deciziilor din ce în ce mai complexe legate de modele. Compania intenționează să utilizeze finanțarea inițială pentru a-și extinde echipa de ingineri și a-și rafina platforma.

Fiecare finalist a prezentat în fața unui public format din 600 de factori de decizie din industrie și a primit feedback de la un juriu format din specialiști în capital de risc de la Salesforce Ventures, Menlo Ventures și Amex Ventures.

Citește despre ceilalți câștigători Catio și Solo.io. Ceilalți finaliști au fost Kumo, Superduper.io, Sutro şi Qdrant.

Notă a editorului: Ca mulțumire cititorilor noștri, am deschis înscrierile anticipate pentru VB Transform 2026 — doar $200. Aici se întâlnește ambiția IA cu realitatea operațională, iar dumneavoastră veți dori să fiți alături de noi. Rezervă-ți locul acum.