Стартап Two Delta привлек инвестиции и представил технологию ускорения ИИ
Стартап Two Delta привлек инвестиции от Билла Акмана и Эрика Шмидта и представил технологию DCOCO для ускорения работы моделей искусственного интеллекта Nvidia.
Стелс-стартап в сфере искусственного интеллекта Two Delta, основанный в 2025 году, привлек десятки миллионов долларов в рамках посевного раунда финансирования. Инвесторами выступили видные фигуры индустрии, включая основателя и генерального директора фонда Pershing Square Билла Акмана и бывшего генерального директора Google Эрика Шмидта. Основателями компании являются Двир Зальцер и доктор Эли Давид. Технология Two Delta направлена на ускорение работы моделей ИИ и оптимизацию использования вычислительных ресурсов.
Технология ускорения и сотрудничество с Nvidia
В октябре 2026 года компания опубликовала результаты совместной работы с Nvidia, в рамках которой был разработан метод ускорения работы модели искусственного интеллекта Nemotron 3.5 Super. Разработанная технология, получившая название DCOCO, призвана увеличить объем текста, генерируемого моделью на каждом этапе обработки, без ущерба для качества ответов. Метод основан на улучшении технологии спекулятивного декодирования, при которой меньшая и более быстрая модель предварительно предлагает последовательность токенов, а крупная модель проверяет их.
«Технология DCOCO использует контекстные данные для выбора более согласованных последовательностей, что позволяет увеличить количество принимаемых токенов при каждой проверке», — отмечается в исследовании компании.
Согласно результатам испытаний на десяти наборах данных, DCOCO обеспечила среднюю производительность в 2,03 раза выше по сравнению со стандартным декодированием в детерминированном режиме. По сравнению с методом DFlash средний прирост производительности составил 19,8%. Преимущество сохраняется даже при высоких параллельных нагрузках.
Исследование EvoWeb и оценка агентов ИИ
Компания также опубликовала на своем сайте исследование под названием EvoWeb, в котором оценивается способность агентов искусственного интеллекта создавать программные приложения и поддерживать их работоспособность при непрерывных запросах на доработку. В отличие от стандартных тестов, проверяющих создание приложения по единственному запросу, EvoWeb оценивает кумулятивный процесс, где каждая новая задача опирается на ранее написанный код.
Согласно выводам исследователей, ни одна из протестированных моделей не смогла сохранить полную работоспособность приложения на протяжении всего цикла. Ведущие модели Fable 5 и Kimi K3 получили оценку около 0,69 из 1. Главная сложность заключается в интеграции новых функций с уже существующим кодом, при этом уровень ошибок во время выполнения увеличился с 2% до 12% после десяти запросов.
