Hdas von Google-Alaunen gegründete Pariser Startup, sorgte letzten Sommer für großes Aufsehen, als es aus heiterem Himmel eine Startrunde über 220 Millionen US-Dollar ankündigte, bevor es ein einziges Produkt auf den Markt brachte. Drei Monate später, immer noch ohne Produkt, begann dieser Spritzer wie eine katastrophale Flut auszusehen, als drei der fünf Mitbegründer des Unternehmens das Unternehmen verließen.betriebliche und geschäftliche Meinungsverschiedenheiten.“
Aber das Unternehmen ist weiter gewachsen und kündigt heute sein erstes Produkt an: Runner H, eine „agentische“ KI, die sich an Unternehmen und Entwickler für Aufgaben wie Qualitätssicherung und Prozessautomatisierung richtet und auf dem proprietären „kompakten“ LLM des Startups basiert nur 2 Milliarden Parameter.
H hat auf seiner Website eine Warteliste für Runner H eingerichtet. Kantor sagte, dass es in den kommenden Tagen APIs für diejenigen auf der Liste freigeben werde, um von H vorgefertigte Agenten „von der Stange“ zu verwenden und eigene zu entwickeln. Der Zugriff auf die API geht auch mit dem Zugriff auf etwas namens H-Studio einher, um die Funktionsweise Ihrer Dienste zu testen und zu verwalten.
Die Nutzung dieser APIs wird zunächst kostenlos sein, später wird ein Zahlungsmodell eingeführt.
Selbst mit kompakten LLMs ist der Aufbau und Betrieb von KI nicht billig, insbesondere da die Konkurrenz weiterhin Geld für die Entwicklung eigener Produkte aufbringt. Tech hat außerdem bestätigt, dass H eine Serie A ins Leben ruft, um das aufzubauen, was Charles Kantor, der CEO und einer der verbliebenen Mitbegründer, H als Teil der zweiten Ära der KI beschreibt – wobei LLM-Unternehmen wie OpenAI Teil davon sind die erste Ära.
„Wir haben das Glück, unsere eigenen Modelle bauen zu können“, sagte Kantor. „Aber diese zweite Ära wird genauso kapitalintensiv sein wie die erste.“
(Erinnern Sie sich daran, dass die 230 Millionen US-Dollar, die H bereits eingesammelt hat – seit der Bekanntgabe Anfang des Jahres scheinen weitere 10 Millionen US-Dollar hinzugekommen zu sein – eine Mischung aus Eigenkapital und Wandelschuldverschreibungen waren. Zu der langen Liste der Investoren in dieser Runde gehörten Personen wie Eric Schmidt und Yuri Milner und Xavier Neil; VCs wie Accel und Creandum; und strategische Unterstützer wie Amazon, Samsung und UiPath.)
Kantor sagte gegenüber Tech, dass H stillschweigend mit einer Handvoll Kunden aus Bereichen wie E-Commerce, Bankwesen, Versicherungen und Outsourcing zusammengearbeitet habe, die ihm dabei geholfen hätten, das Produkt zu verfeinern.
„Alles [in H] basiert nicht auf unserer Kreativität, sondern auf Kundenfeedback“, sagte er.
Runner H wird sich zunächst auf drei spezifische Anwendungsfälle konzentrieren: Robotic Process Automation (RPA), Qualitätssicherung und Business Process Outsourcing.
RPA ist ein seit Jahren existierender Bereich, der einfache Skripte verwendet, um die sich am häufigsten wiederholenden Aufgaben zu automatisieren, die Menschen jemals ausführen mussten – wie das Lesen von Formularen, das Ankreuzen von Kontrollkästchen und das Senden von Dateien von einem Ort zum anderen. Tatsächlich wurden viele RPAs noch nie mit integrierter KI entwickelt, selbst nachdem die KI begann, fortgeschrittene Fähigkeiten zu entwickeln. Die Idee mit Runner H besteht darin, dass es in der Lage sein wird, RPA über Formulare, Websites und andere Vorlagen hinweg auszuführen, selbst wenn diese geändert wurden (was möglicherweise frühere Skripte beschädigt hat), und über ein viel größeres Spektrum an Quellen.
Qualitätssicherung kann eine breite Palette von Anwendungen abdecken, aber Kantor sagte, dass eine der beliebtesten bisher die Reduzierung des „Wartungsaufwands“ rund um Website-Tests sei – die Validierung der Seitenverfügbarkeit, die Simulation echter Benutzeraktionen oder die Sicherstellung der Kompatibilität zwischen Zahlungsmethoden insbesondere wenn Änderungen vorgenommen wurden.
BPO ist ein Sammelgebiet, das nicht nur die Korrektur und Verbesserung von Abrechnungsprozessen umfasst, sondern auch die Beschleunigung, wie ein Agent Daten aus verschiedenen Quellen nutzen und darauf zugreifen kann, und vieles mehr.
Es gab einen Wettlauf unter den KI-Gründungsunternehmen darum, wie viele Parameter in LLMs einfließen. (GPT 4 hat beispielsweise 175 Milliarden Parameter.)
Runner H verfolgt mit nur 2 Milliarden Parametern einen ganz anderen Ansatz, sowohl für sein LLM als auch für sein auf Computer Vision basierendes „VLM“. Kantors Argument ist, dass sie dadurch deutlich effizienter im Hinblick auf Kosten und Betrieb sind, was entscheidend ist, wenn es darum geht, Geschäftsabschlüsse zu gewinnen und zu halten, sowie hinsichtlich der eigenen Betriebskosten von H.
„Wir sind Spezialisten“, sagte er. „Wir bereiten uns auf das Agentenzeitalter vor.“
Dass es funktioniert, behauptet das Unternehmen auch: Seine kompakten Modelle übertreffen Anthropics „Computer Use“ um 29 % (basierend auf WebVoyager-Benchmarks) sowie die Modelle von Mistral und Meta.