Axiom Quant Inc.近日筹集2亿美元(约合2.88万亿韩元),并宣布将致力于确保AI生成代码的安全性。此轮A轮融资由Menlo Ventures领投,Axiom借此提出了"可验证AI"的新范式。这种方法旨在从根本上消除"幻觉",专为确证AI生成代码的准确性而开发。
当前AI工具主要生成看似正确但实际无法保证准确性的结果。对此,Menlo Ventures的Matt Kraning和C.C. Gong在博客中指出,使用"经常正确"的代码可能成为基础设施系统的危险标准。
Axiom为解决问题,采用名为'Lean'的数学证明编程语言来训练AI系统生成形式化验证的输出。得益于此,AI模型的逻辑推理过程可接受机械化检查。这意味着能数学化地保证代码始终返回正确答案,且不会引入新的安全漏洞。
创始人Karina Hong是25岁的斯坦福大学博士生,已在数学领域荣获多项奖项。其他核心成员还包括Ken Ono、Shubho Sengupta、François Charton等,他们组成了兼具AI与数学专业知识的团队。Axiom计划持续扩大数学专家团队,为使用AI的企业提供成本高效且快速的验证服务。


