人工智能領域迎來一家備受矚目的新銳企業——Adaption Labs。這家由前Cohere研究副總裁Sara Hooker與前Cohere推理計算總監Sudip Roy共同創立的初創公司，近日宣布完成5000萬美元種子輪融資，投資方包括Emergence Capital Partners、Mozilla Ventures等知名機構。公司聚焦于開發更高效、更具適應性的AI系統，試圖打破傳統大型模型依賴海量計算資源的模式。
Adaption Labs的核心技術理念圍繞三大支柱展開：自適應數據、自適應智能和自適應界面。自適應數據系統能夠實時生成和處理任務所需數據，擺脫對大型靜態數據集的依賴；自適應智能可根據問題復雜度動態調整算力分配；自適應界面則通過用戶交互不斷優化系統表現。這種設計使模型在推理階段即可調整行為，而無需修改核心權重，有效降低了計算成本。
聯合創始人Sara Hooker在人工智能領域具有深厚背景，她曾擔任谷歌DeepMind研究員，并在Cohere推動過具有國際影響力的Aya項目。該項目聯合119個國家的3000名科研人員，致力于提升AI在資源匱乏語言上的表現。Hooker表示，新公司的技術路線源于她在Cohere期間的研究積累，特別是對模型持續學習能力的探索。她認為，當前AI系統過度依賴預訓練和微調，而Adaption Labs的技術方案能讓模型在實際使用中不斷進化。
技術團隊另一位關鍵人物Sudip Roy在提升系統效率方面經驗豐富。Hooker特別強調了Roy在硬件優化方面的專長："他能讓GPU發揮極致性能，這對需要實時處理數據的系統至關重要。"公司CTO指出，傳統AI模型最昂貴的環節是預訓練階段，而Adaption Labs的技術通過優化推理過程，使每單位算力產生更高價值。這種設計特別適合計算資源有限的企業客戶。
融資資金將主要用于技術研發和團隊擴張。公司計劃招聘更多AI工程師和研究人員，同時引入界面設計專家，開發區別于傳統"聊天框"形式的新型交互方式。這種創新界面將基于用戶行為數據持續優化，形成獨特的自適應系統。據內部人士透露，公司正在測試多種交互模式，包括語音、手勢和空間感知等維度。
行業分析指出，Adaption Labs的技術路線反映了AI領域的重要轉向。隨著模型規模擴張帶來的邊際效益遞減，如何提升計算效率成為新焦點。Hooker此前發表的《規模的緩慢消亡》論文中就提出，通過優化訓練方法，小型模型完全可能超越更大規模的競爭對手。這種觀點在Adaption Labs的技術方案中得到充分體現。
當前，多家新興AI實驗室都在探索持續學習技術。OpenAI前研究員Jerry Tworek創立的Core Automation，以及谷歌DeepMind前首席科學家David Silver創辦的Ineffable Intelligence，都瞄準了類似方向。這些企業的共同特點是：創始團隊均來自行業頂尖機構，且都試圖突破現有技術框架。Adaption Labs的獨特之處在于其完整的技術體系，從數據處理到交互界面形成閉環優化。
據知情人士透露，Adaption Labs已與多個行業潛在客戶展開接觸，測試其技術在金融、醫療等領域的應用。公司雖然未公布具體估值，但業內人士估計其種子輪融資后估值可能超過2億美元。隨著首批技術成果的發布，這家初創公司有望在AI效率革命中占據重要位置。
