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Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass wir eine Seed-Runde von 7,3 Millionen USD abgeschlossen haben!
"Wie wird LLM-Engineering in ein paar Jahren aussehen?"
Viraj und ich haben letztes Jahr mit dem Aufbau von TensorZero begonnen, nachdem wir uns diese Frage gestellt haben.
Heute entwickeln wir einen Open-Source-Stack für industrielle LLM-Anwendungen. Teams von KI-Startups bis hin zu öffentlichen Unternehmen (und sogar einer der größten europäischen Banken) haben TensorZero übernommen, um Anwendungen der nächsten Generation im Bereich LLM zu unterstützen. Unsere Vision ist es, einen Großteil des LLM-Engineerings zu automatisieren. Wir legen mit dem Open-Source-TensorZero das Fundament dafür.
Vor allem sind wir unglaublich glücklich, von unseren außergewöhnlichen Teammitgliedern Aaron (Rust-Compiler-Maintainer, Svix, AWS), Andrew (Postdoc an der Columbia, PhD in Oxford) und Alan (PhD an der CMU, VP bei JPM AI Research) unterstützt zu werden, und bald auch von Shuyang (Staff SWE für LLM-Infrastruktur bei Google, Palantir) und Cole (Cognition/Windsurf, Stanford). Wir sind auch dankbar für die Dutzenden von Entwicklern, die Open-Source-Beiträge geleistet haben (und wir stehen kurz davor, 10.000 GitHub-Sterne zu überschreiten!).
Lesen Sie mehr über unsere Geschichte und Vision im folgenden Blogbeitrag:

Vor 21 Stunden
Wir freuen uns, unsere Seed-Runde über 7,3 Millionen USD bekannt zu geben!
TensorZero ermöglicht ein Daten- und Lern-Feedbacksystem zur Optimierung von LLM-Anwendungen: ein Feedback-Loop, der Produktionsmetriken und menschliches Feedback in intelligentere, schnellere und kostengünstigere Modelle und Agenten umwandelt.
Heute bieten wir einen Open-Source-Stack zum Aufbau von industrietauglichen LLM-Anwendungen an, der ein LLM-Gateway, Beobachtbarkeit, Optimierung, Bewertung und Experimentierung vereint. Sie können das, was Sie benötigen, schrittweise übernehmen und mit anderen Tools ergänzen. Im Laufe der Zeit ermöglichen Ihnen diese Komponenten, einen fundierten Feedback-Loop für Ihre LLM-Anwendung einzurichten. Die Daten, die Sie sammeln, sind an Ihre KPIs gebunden, portieren über Modellanbieter hinweg und summieren sich zu einem Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen.
Unsere Vision ist es, einen Großteil der LLM-Entwicklung zu automatisieren. Wir legen mit dem Open-Source-TensorZero den Grundstein dafür. Zum Beispiel werden wir mit unserem Datenmodell und dem End-to-End-Workflow in der Lage sein, proaktiv neue Varianten vorzuschlagen (z. B. ein neues feinabgestimmtes Modell), es anhand historischer Daten zurückzutesten (z. B. unter Verwendung verschiedener Techniken aus dem Reinforcement Learning), einen schrittweisen, Live-A/B-Test zu ermöglichen und den Prozess zu wiederholen. Mit einem solchen Tool können Ingenieure sich auf höherwertige Workflows konzentrieren – entscheiden, welche Daten in diese Modelle eingehen und herauskommen, wie man den Erfolg misst, welche Verhaltensweisen man anreizen und entmutigen möchte, und so weiter – und die Details der Implementierung einem automatisierten System überlassen. Das ist die Zukunft, die wir für die LLM-Entwicklung als Disziplin sehen.
Kürzlich erreichte TensorZero den Platz #1 der weltweit trendenden Repositories der Woche auf GitHub (& wir stehen kurz davor, 10.000 Sterne zu überschreiten). Wir haben das Glück, Beiträge von Dutzenden von Entwicklern weltweit erhalten zu haben, und es ist aufregend zu sehen, dass TensorZero bereits hochmoderne LLM-Produkte bei führenden KI-Startups und großen Organisationen unterstützt, darunter eine der größten Banken Europas.
Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass wir 7,3 Millionen USD gesammelt haben, um die Bemühungen von TensorZero zu beschleunigen, eine erstklassige Open-Source-Infrastruktur für LLM-Ingenieure aufzubauen (wir stellen ein!). Die Runde wurde von @FirstMarkCap geleitet, mit Beteiligung von @BessemerVP, @bedrock, @DRWTrading, @coalitionvc und Dutzenden strategischer Engel.

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