A ex-vice-presidente de pesquisa da Cohere, Sara Hooker, levantou US$ 50 milhões para lançar a Adaption Labs, uma startup de inteligência artificial que desafia a lógica dominante do setor ao priorizar modelos menores, adaptativos e com menor custo operacional.

A iniciativa surge em um momento em que empresas e investidores começam a questionar a sustentabilidade financeira de modelos cada vez maiores e mais caros de treinar e operar. As informações foram retiradas de Fortune.

Não importa a área, o domínio das finanças corporativas é essencial para todos – e esse treinamento vai ensinar como dominar essa habilidade

Uma aposta contra a escalada de custos da inteligência artificial

Com passagens pelo Google DeepMind e pela Cohere, Sara Hooker construiu reputação como uma das principais críticas à ideia de que a evolução da inteligência artificial depende exclusivamente do aumento do tamanho dos modelos e do volume de dados.

À frente da Adaption Labs, fundada com Sudip Roy, ex-diretor de computação inferencial da Cohere, Hooker propõe um caminho alternativo: sistemas de IA capazes de se adaptar às tarefas em tempo real, consumindo menos poder computacional.

A rodada de financiamento foi liderada pela Emergence Capital Partners e contou com a participação de fundos como Mozilla Ventures, Fifty Years, Threshold Ventures, Alpha Intelligence Capital, e14 Fund e Neo. A empresa, sediada em São Francisco, não divulgou sua avaliação após a captação.

Eficiência operacional como diferencial estratégico

Segundo Hooker, o objetivo é criar modelos que aprendam continuamente sem a necessidade de retreinamentos caros, ajustes finos frequentes ou engenharia complexa de prompts. “Este é provavelmente o problema mais importante em que já trabalhei”, afirmou. A capacidade de adaptação contínua é considerada um dos principais desafios ainda não resolvidos na indústria de IA.

Enquanto grandes laboratórios investem bilhões em ciclos de treinamento cada vez maiores, Hooker avalia que essa estratégia apresenta retornos decrescentes. Para ela, o setor chegou a um “ponto de ajuste de contas”, no qual os ganhos de performance não virão apenas do aumento de escala, mas da construção de sistemas mais eficientes e responsivos às demandas específicas de cada tarefa.

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Redução de custos no centro da estratégia tecnológica

Um dos caminhos explorados pela Adaption Labs é o chamado “aprendizado sem gradiente”. Diferentemente do treinamento tradicional de redes neurais, que exige ajustes contínuos em bilhões de parâmetros e consome enormes volumes de computação, essa abordagem atua no momento da inferência — quando o modelo responde às solicitações do usuário — sem alterar seus pesos internos.

Entre as técnicas citadas estão o on-the-fly merging, que combina pequenos adaptadores treinados para tarefas específicas, e a dynamic decoding, que ajusta as probabilidades de resposta conforme o contexto. Essas soluções buscam substituir tanto o ajuste fino tradicional quanto o que Hooker chama de “acrobacias de prompt”, que frequentemente precisam ser refeitas a cada nova versão de modelo.

Aprenda a gerenciar o orçamento de empresas

Não é raro ouvir histórias de empresas que faliram por erros de gestão financeira. Das pequenas startups até as grandes corporações, o desafio é parecido: manter o controle financeiro e tomar decisões estratégicas. E essa não é uma responsabilidade apenas da alta liderança. Independente do cargo, saber como equilibrar receitas, despesas e investimentos é essencial.

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