Probably capta US$ 9 mi com a a16z para impedir alucinações de LLM de chegarem ao usuário

A Probably saiu do sigilo com uma rodada seed de US$ 9 milhões da Andreessen Horowitz para empurrar a precisão de LLMs até a marca de 99,99%, típica de sistemas determinísticos. O fundador Peter Elias descreve a abordagem como uma "armadura mecanizada para ciência de dados": toda resposta do LLM passa por um validador determinístico, e o LLM foi treinado contra esse validador para reduzir ambiguidade de contexto. O primeiro produto é uma ferramenta de ciência de dados que devolve respostas com citações e trilha de auditoria sobre conjuntos complexos. Como o arcabouço cuida da validação, o modelo subjacente pode ser "quatro classes mais fraco que os modelos de fronteira", podendo rodar em hardware local e reduzir muito o custo de inferência.

Ver resumo completo de 17 de junho de 2026