Menos de três meses depois de sair da invisibilidade, X graus de liberdadeVárias pessoas familiarizadas com o assunto revelaram que a startup, que coleta dados de operação remota do mundo real para treinar robôs universais, está atualmente em fase final de negociações para financiamento da Série B, avaliado em aproximadamente US$ 1,2 bilhão, liderado pela 8VC.
O XDOF foi cofundado em 2024 pelos pesquisadores da UC Berkeley, Philipp Wu (CEO) e Fred Shentu (CTO). O TechCrunch informou sobre a Série A de US$ 70 milhões da startup em junho, com a participação da Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux e Spark Capital. O XDOF não planeja arrecadar fundos novamente tão logo após essa rodada. Mas o rápido crescimento da empresa – a receita anual aproxima-se dos 50 milhões de dólares – levou as empresas de capital de risco a contactarem a empresa para uma nova ronda de financiamento, disseram pessoas familiarizadas com o assunto.
O TechCrunch não conseguiu saber se o total de fundos arrecadados ou a avaliação incluíam novos financiamentos. Os termos da transação não são finais e estão sujeitos a alterações.
XDOF e 8VC não responderam aos nossos pedidos de comentários.
A startup tem como objetivo construir pipelines de dados, ferramentas de coleta e sistemas de anotação que laboratórios de IA de ponta e empresas de robótica não conseguem construir facilmente, atuando essencialmente como uma cadeia de fornecimento de dados terceirizada para a indústria robótica.
Como estudante de doutorado, Wu está estudando como os robôs aprendem com grandes conjuntos de dados. Ele disse ao TechCrunch em junho que um grande obstáculo enfrentado por sua pesquisa era a falta de “dados em grande escala para trabalhar”.
Por isso, ele trabalhou com Shentu para desenvolver um projeto chamado GELLO, um sistema operacional remoto de baixo custo que permite a operadores humanos controlar remotamente braços robóticos para gerar dados de treinamento. Seu trabalho levou a um artigo influente sobre robótica.
Esta pesquisa lançou as bases para o XDOF, que os investidores agora chamam de Scale AI, ou Mercor dos robôs físicos, uma referência ao gigante da rotulagem de dados que ajudou a alimentar o boom da inteligência artificial. Ao contrário dos LLMs, que foram originalmente treinados em toda a Internet, os robôs físicos não têm conjuntos de dados equivalentes do mundo real para extrair, tornando a coleta de dados um gargalo crítico na construção de máquinas de uso geral.
O XDOF está fazendo parceria com o Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial da UC Berkeley para lançar o que acredita ser o maior conjunto de dados de treinamento em robótica de alta qualidade de todos os tempos, chamado abc.
Para capturar esses dados, o XDOF combina teleoperação robótica remota com coletores humanos usando sensores para registrar tarefas cotidianas, como dobrar roupas e achatar caixas.
A startup planeja contratar e treinar equipes de coleta de dados em todo o mundo, incluindo teleoperadores que dirigem robôs remotamente e operadores egocêntricos que usam sensores corporais para capturar dados de movimento.
XDOF disse anteriormente ao TechCrunch que já trabalha com 20 clientes, incluindo vários laboratórios de IA de ponta.
Outras startups que tentam coletar dados do mundo real para treinamento de robôs incluem Mecka AI, bem como plataformas de dados humanos Beyond LLM, como Scale AI e Micro1.
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