hiloop
Summer 2026活動中再帰的な自己改善を支えるインフラ
- サマリー
- AIエージェント開発チーム向けに、エージェントの継続的な自己改善を支援する研究基盤を提供する
- 課題
- 汎用モデルでは精度が足りないタスクで、最適な訓練や改善方法を見つける必要がある
- 解決策
- データ、SFT、継続学習、プロンプト、ツールなどを自動実験し、統計的に検証した最良の改善を返す
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 2 人
事業内容
hiloopは、汎用モデルでは十分な性能を発揮できないタスク向けに、チームがagentをトレーニングできるよう支援する。タスク、現在のagentまたはmodel、評価方法を提供すると、data、SFTなどのpost-training手法、continual learning、prompts、tools、harnesses、systemsを対象にautoresearch campaignを実行し、検証済みの最良の改善結果を返す。Hosted環境または自社クラウドで利用できる。 モデルを取り巻く研究システムとして、永続メモリ、実験全体の系譜管理、compute orchestration、統計的検証を提供する。まずはagentとmodelのトレーニング、continual learning、最適化から始める。 Early accessへの申し込みは founders@hiloop.ai まで。