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A 14 de março, Devendra Singh Chaplot anunciou no X que se está a juntar à xAI e à SpaceX para trabalhar diretamente com Elon Musk. Musk republicou o anúncio com uma única linha: Bem-vindo à xAI.
A contratação é a terceira aquisição significativa de talento que a xAI fez numa semana. Como a FintechWeekly noticiou, Andrew Milich e Jason Ginsberg — os dois engenheiros que escalaram a Cursor para um volume de receitas de 2 mil milhões de dólares — juntaram-se à xAI dias antes. O padrão é deliberado.
Musk disse publicamente que a xAI não foi construída corretamente da primeira vez. 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 restabelecer contacto com pessoas que foram ignoradas.
Chaplot não é um candidato ignorado. É um dos investigadores de IA com mais credenciais atualmente a trabalhar fora de um grande laboratório dos EUA.
Quem é Chaplot
O percurso académico de Devendra Singh Chaplot começa com uma classificação All India Rank de 25 no exame IIT-JEE em 2010, e uma classificação International Rank de 5 na International Mathematics Olympiad no mesmo ano. Concluiu uma licenciatura em Ciências da Computação e Engenharia no IIT Bombay e um doutoramento em Aprendizagem Automática na Carnegie Mellon University, onde a sua investigação se focou na navegação autónoma — construção de sistemas de IA que conseguem percecionar, mover-se e interagir com ambientes físicos reais.
O seu histórico de competições na CMU estabeleceu-o como um dos mais fortes investigadores em IA incorporada a nível global. Venceu o CVPR 2019 PointNav Challenge, o CVPR 2020 ObjectNav Challenge e o NeurIPS 2022 Rearrangement Habitat Challenge — três dos benchmarks mais competitivos na investigação em navegação de IA. Também recebeu o Facebook Fellowship Award, um dos programas mais seletivos para investigadores de IA a trabalhar em problemas de alto risco.
Antes de terminar a sua carreira académica, Chaplot já tinha passado pela Facebook AI Research, a trabalhar em sistemas de aprendizagem automática para visão, navegação e robótica. Mais tarde, juntou-se à Samsung Electronics na Coreia do Sul, a trabalhar em programas avançados de IA e robótica.
A sua carreira na indústria deu depois duas voltas significativas. Juntou-se à Mistral AI como cofundador, onde contribuiu diretamente para o treino do Mistral 7B, Mixtral 8x7B e Mistral Large — os modelos que estabeleceram a startup francesa como o laboratório de modelos de linguagem de grande escala mais credível da Europa. Também liderou o grupo multimodal responsável pelo Pixtral 12B. Posteriormente, juntou-se à Thinking Machines Lab, a startup de IA fundada por Mira Murati, ex-CTO da OpenAI, como membro da sua equipa fundadora.
O que traz para a xAI
A combinação específica de competências de Chaplot — investigação em IA incorporada, treino de modelos de linguagem de grande escala e robótica — mapeia-se diretamente no que a 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 a uma escala que nenhuma outra organização tenta atualmente. A SpaceX fornece o hardware, a infraestrutura orbital e a cultura de fabrico. A xAI fornece os modelos. Chaplot passou toda a sua carreira na fronteira entre essas duas coisas.
O seu foco no treino específico do modelo Grok é relevante para as contratações de Milich e Ginsberg. Capacidade de codificação e treino de modelos são problemas diferentes. Milich e Ginsberg estão a construir o produto que os engenheiros vão usar. Chaplot está a trabalhar no modelo subjacente no qual o produto funciona. As três contratações juntas descrevem uma estratégia coerente: reconstruir o Grok a partir da camada do modelo, depois enviá-lo através de um produto construído por pessoas que sabem como fazer isso à escala.
O contexto mais amplo é uma reestruturação da empresa a alta velocidade. Metade dos cofundadores originais da xAI já saíram. Musk descreveu a reconstrução nos termos que usou anteriormente para os ciclos de desenvolvimento iniciais da Tesla — reinvenção repetida como mecanismo de aceleração, em vez de sinal de disfunção. Se essa formulação se mantém depende do que a xAI reconstruída enviar a seguir.
Nota do editor: Estamos empenhados na precisão. Se detetar um erro, um detalhe em falta ou tiver informações adicionais sobre qualquer um dos indivíduos ou empresas mencionados neste artigo, envie-nos um e-mail para [email protected]. Iremos rever e atualizar prontamente.