Distillation Labs est un studio de recherche et de produit concentre sur un probleme: reduire le gaspillage dans la maniere dont les systemes modernes d IA consomment du contexte. Nous construisons des outils, de l infrastructure et des produits qui rendent l IA utile plus rapide, moins chere et plus controlable.
Nous nous concentrons sur un goulot d etranglement: la quantite de contexte non pertinent que les systemes modernes d IA consomment avant de devenir utiles. Notre travail consiste a reduire le gaspillage sans reduire les capacites.
Utiliser moins de tokens n est pas seulement une question de cout. Cela ameliore la latence, la fiabilite, le controle et l eventail des workflows qui deviennent praticables en production.
Nous nous soucions d outils adaptes a de vraies equipes, de vrais depots et de vraies contraintes. Le but n est pas une intelligence abstraite. Le but est une intelligence utile avec un budget de contexte plus petit et plus propre.
Pourquoi nous existons
Les modeles ont avance rapidement, mais la plupart des equipes interagissent encore avec l IA via des workflows inefficaces. Les systemes lisent trop, recuperent trop largement et depensent des tokens a reconstruire un contexte qui devrait deja etre structure.
Cette inefficacite limite ce que l IA peut faire en pratique. Elle augmente le cout, la latence, rend les sorties plus difficiles a orienter et bloque l adoption dans les environnements ou chaque requete doit etre precise, rapide et explicable.
Distillation Labs existe pour fermer cet ecart. Nous construisons des systemes qui font compter chaque token.
Ce que nous faisons
Notre travail se concentre sur la recuperation, la memoire, l orchestration et les outils de developpement qui reduisent le contexte inutile tout en preservant le signal necessaire pour accomplir un travail utile.
En pratique, cela signifie une meilleure recherche, des prompts plus petits, des handoffs plus propres, des boucles de retour plus courtes et des produits qui apportent plus de valeur par token consomme.
Nous ne cherchons pas a etre un laboratoire general d IA. Nous construisons la couche d efficacite autour des systemes d IA.
Ce que nous voulons atteindre
Nous voulons que les systemes d IA deviennent beaucoup plus efficaces a executer et beaucoup plus faciles a diriger. Plus un systeme peut recuperer, compresser et conserver le contexte avec precision, plus il peut etre deploye largement.
Notre objectif de long terme est de faire de l usage des tokens une discipline de conception de premier plan. Cela signifie mesurer le gaspillage, reduire l overhead et construire des produits ou l efficacite fait partie de l experience utilisateur.
Comment nous travaillons
Nous prevoyons de publier de l ecriture technique, des notes produit et du code lorsque cela aide la communaute a comprendre comment construire des systemes d IA plus efficaces.
Nous nous soucions de la collaboration humain IA. Les systemes que nous construisons doivent aider les personnes a garder le controle tout en reduisant le cout pour arriver a des reponses et a des actions utiles.
Nous optimisons pour une densite de signal reelle: de meilleurs resultats, moins de gaspillage de contexte, une iteration plus rapide et des systemes qui restent comprehensibles a mesure qu ils grandissent.
La fiabilite, les interfaces propres et une infrastructure durable comptent. Les systemes efficaces ne le restent que si les fondations sont construites avec soin.
Produits actuels
Notre travail a court terme se concentre sur des produits et des outils qui reduisent le gaspillage de tokens dans de vrais workflows de developpement. Contextro aide les agents a recuperer la bonne tranche de contexte du depot avant d editer. Agentyc donne aux agents un runtime navigateur deterministe pour inspecter et agir sur de vraies interfaces web sans dependre d un LLM dans le chemin critique. Ensemble, ils poussent l IA utile vers des workflows plus petits, plus propres et plus controlables.