Acerca de Corepass
Corepass es un laboratorio de investigación e ingeniería en IA con sede en Menlo Park, California. Desarrollamos modelos y sistemas de agentes de forma conjunta, y convertimos los avances en razonamiento, aprendizaje y eficiencia de cómputo en IA capaz de realizar trabajo real.
Nuestro propósito
Imaginamos un futuro en el que la inteligencia ya no limite el potencial humano. Un futuro en el que más personas puedan descubrir, crear y resolver problemas que antes estaban fuera de nuestro alcance.
Impulsamos la IA al servicio de la humanidad ampliamos la capacidad de acción de las personas, apoyamos su bienestar y ayudamos a que los beneficios del progreso lleguen a todo el mundo.
Investigación e ingeniería
Estudiamos el modelo y el sistema que lo rodea como un solo problema. Un mejor razonamiento importa. También importan el contexto que recibe un modelo, las herramientas que usa, la retroalimentación de la que aprende y el cómputo que necesita para terminar.
Explora nuestra investigaciónNuestra investigación en modelos explora la arquitectura, los métodos de preentrenamiento, el posentrenamiento y el aprendizaje por refuerzo. Estudiamos cómo estos enfoques pueden desarrollar mejores capacidades de razonamiento, programación y uso de herramientas.
Investigamos la recuperación de contexto, la planificación, la memoria y la verificación para tareas de larga duración. Remy pone esas ideas en práctica y ofrece un entorno para evaluar qué funciona, qué falla y qué mejorar a continuación.
Nuestra investigación en sistemas abarca el cálculo de baja precisión, la predicción de múltiples tokens, la memoria y la optimización de kernels. Medimos el progreso por la calidad, el tiempo y el costo total de completar una tarea.
Nuestro enfoque
Dejamos que los problemas difíciles de programación y trabajo del conocimiento guíen nuestras preguntas. Usamos resultados verificables para distinguir una mejora aparente de una útil.
Pasamos rápido de una idea a un prototipo, lo evaluamos y aprendemos de los fallos. Llevamos los resultados prometedores de vuelta al producto y comprobamos si las mejoras se mantienen.
Estudiamos juntos la calidad del modelo, el contexto, el uso de herramientas, la latencia y el cómputo. Tenemos en cuenta los intentos fallidos y los reintentos al medir el costo del trabajo útil.
Nuestro equipo
Nuestro equipo reúne a investigadores, ingenieros de entrenamiento e inferencia, especialistas en evaluación, ingenieros de agentes y creadores de producto. Quienes investigan el comportamiento de los modelos trabajan de cerca con quienes lanzan los sistemas en los que esos modelos se ejecutan.
Valoramos las hipótesis claras, la medición cuidadosa y la disposición a cambiar de rumbo cuando un experimento contradice una idea. Queremos que la investigación mejore los productos y que la experiencia de producto plantee mejores preguntas de investigación.