O impulso de superinteligência da xAI acaba de ganhar um cofundador da Mistral AI e um membro da equipa fundadora de Mira Murati

A FinTech evolui rapidamente. Há notícias em todo o lado; clareza, não.

A FinTech Weekly reúne as histórias e eventos essenciais num só lugar.

Clique aqui para subscrever a newsletter da FinTech Weekly

Lida por executivos da JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna e mais.

A 14 de março, Devendra Singh Chaplot anunciou no X que se está a juntar ao xAI e à SpaceX para trabalhar diretamente com Elon Musk. Musk republicou o anúncio com uma única linha: Bem-vindo ao xAI.

A contratação é a terceira aquisição de talento de grande importância que o xAI fez num período de uma semana. Tal como a FintechWeekly reportou, Andrew Milich e Jason Ginsberg — os dois engenheiros que fizeram o Cursor escalar para uma taxa de receitas de 2 mil milhões de dólares — juntaram-se ao xAI dias antes. O padrão é deliberado.

Musk disse publicamente que o xAI não foi construído corretamente na primeira tentativa. Também reconheceu que a empresa perdeu candidatos promissores durante processos de contratação anteriores e confirmou que os registos de entrevistas estão a ser revistos para voltar a contactar pessoas que foram ignoradas.

Chaplot não é um candidato falhado. É um dos investigadores de IA com mais credenciais que atualmente trabalha fora de um grande laboratório nos EUA.

Quem é Chaplot

O percurso académico de Devendra Singh Chaplot começa com um All India Rank de 25 no exame de admissão IIT-JEE em 2010, e um International Rank de 5 na International Mathematics Olympiad no mesmo ano. Concluiu uma licenciatura em Engenharia Informática no IIT Bombay e um doutoramento em Machine Learning na Carnegie Mellon University, onde a sua investigação incidiu sobre navegação autónoma — construir sistemas de IA que conseguem percecionar, mover-se e interagir com ambientes físicos reais.

O seu historial em competição na CMU posicionou-o como um dos investigadores mais fortes em IA incorporada a nível global. Venceu o desafio CVPR 2019 PointNav Challenge, o CVPR 2020 ObjectNav Challenge e o NeurIPS 2022 Rearrangement Habitat Challenge — três dos benchmarks mais competitivos na investigação de navegação em IA. Também recebeu o Facebook Fellowship Award, um dos programas mais seletivos para investigadores de IA que trabalham em problemas de alto risco.

Antes de a sua carreira académica terminar, Chaplot já tinha passado tempo no Facebook AI Research, trabalhando em sistemas de machine learning para visão, navegação e robótica. Mais tarde, juntou-se à Samsung Electronics na Coreia do Sul, trabalhando em programas avançados de IA e robótica.

A sua carreira na indústria deu, depois, duas viragens importantes. Juntou-se à Mistral AI como cofundador, onde contribuiu diretamente para treinar a Mistral 7B, Mixtral 8x7B e Mistral Large — os modelos que estabeleceram a startup francesa como o laboratório de grandes modelos de linguagem mais credível da Europa. Também liderou o grupo multimodal responsável pela Pixtral 12B. Posteriormente, juntou-se ao Thinking Machines Lab, a startup de IA fundada por Mira Murati, a antiga CTO da OpenAI, como membro da sua equipa fundadora.

O que ele traz para o xAI

A combinação específica de competências de Chaplot — investigação em IA incorporada, treino de grandes modelos de linguagem e robótica — encaixa diretamente no que o xAI e a SpaceX estão a construir em conjunto. Musk descreveu a fusão das duas empresas como uma forma de combinar inteligência física e digital numa escala que nenhuma outra organização tenta atualmente. A SpaceX fornece o hardware, a infraestrutura orbital e a cultura de fabrico. O xAI fornece os modelos. Chaplot passou toda a sua carreira na fronteira entre essas duas coisas.

O seu foco no treino do modelo Grok, em particular, é relevante para as contratações de Milich e Ginsberg. A capacidade de programação e o treino do modelo são problemas diferentes. Milich e Ginsberg estão a construir os engenheiros de produto que vão usar. Chaplot está a trabalhar no modelo subjacente em que o produto corre. As três contratações, em conjunto, descrevem uma estratégia coerente: reconstruir o Grok a partir da camada do modelo para cima e, depois, lançá-lo através de um produto construído pelas pessoas que sabem como fazer isso à escala.

O contexto mais amplo é uma reestruturação da empresa a ritmo acelerado. Metade dos cofundadores originais do xAI já saiu. Musk descreveu a reconstrução nos termos que usou anteriormente para os ciclos iniciais de desenvolvimento da Tesla — reinvenções repetidas como mecanismo para acelerar, em vez de sinal de disfunção. Se esse enquadramento se sustenta depende do que o xAI reconstruído enviar a seguir.

Nota do editor: Comprometemo-nos com a exatidão. Se detetar um erro, um detalhe em falta ou tiver informações adicionais sobre qualquer uma das pessoas ou empresas mencionadas neste artigo, por favor envie-nos um email para [email protected]. Analisaremos e atualizaremos rapidamente.