A ex-líder de pesquisa em IA da Cohere lança startup focada em aprendizado contínuo

Sara Hooker, ex-Cohere, lança startup focada em IA que aprende continuamente, desafiando a crença no escalonamento.

AI labs estão em uma corrida para construir data centers do tamanho de Manhattan, cada um custando bilhões de dólares e consumindo energia equivalente a uma pequena cidade. Essa corrida é impulsionada pela crença no “escalonamento” — a ideia de que adicionar mais poder computacional aos métodos existentes de treinamento de IA levará a sistemas superinteligentes.

No entanto, um número crescente de pesquisadores em IA afirma que o escalonamento de modelos de linguagem grandes pode estar atingindo seus limites, e que outras inovações podem ser necessárias para melhorar o desempenho da IA. Essa é a aposta que Sara Hooker, ex-vice-presidente de pesquisa em IA da Cohere, está fazendo com sua nova startup, Adaption Labs. Ela cofundou a empresa com Sudip Roy, também ex-Cohere e Google, com a ideia de que escalar LLMs se tornou uma maneira ineficiente de extrair mais desempenho dos modelos de IA.

Hooker declarou que a adaptação é o “coração do aprendizado”. Em uma entrevista, ela enfatizou que os sistemas de IA devem aprender continuamente com suas experiências reais. Ela criticou as abordagens atuais de aprendizado por reforço (RL), que não ajudam os modelos de IA a aprender com erros em tempo real. Adaption Labs visa demonstrar que é possível ensinar sistemas de IA a aprender de forma eficiente a partir do ambiente, o que poderia mudar a dinâmica de controle e uso dos modelos de IA.

Pesquisas recentes, como um estudo do MIT, indicam que os maiores modelos de IA podem estar prestes a apresentar retornos decrescentes, levantando preocupações sobre a eficácia do escalonamento. Em 2025, avanços em modelos de raciocínio de IA começaram a mostrar que a escalabilidade de RL e modelos de raciocínio é o novo frontier. Enquanto isso, a Adaption Labs se propõe a encontrar a próxima inovação, provando que o aprendizado adaptativo pode ser não apenas mais poderoso, mas também mais econômico.

Hooker planeja expandir sua equipe globalmente, mantendo um foco em diversidade, e já está em negociações para levantar uma rodada de investimento inicial entre 20 e 40 milhões de dólares. Se a abordagem de Hooker se mostrar correta, as implicações poderão ser enormes, desafiando a crença de que modelos maiores são a chave para a inteligência geral.