Efektywnosc tokenow jako powierzchnia produktu
Skupiamy sie na jednym waskim gardle: ile nieistotnego kontekstu nowoczesne systemy AI zuzywaja zanim stana sie przydatne. Nasza praca polega na ograniczaniu marnotrawstwa bez ograniczania mozliwosci.
Distillation Labs / O nas
Budujemy systemy AI wokol efektywnosci tokenow.
Distillation Labs to studio badawczo produktowe skupione na jednym problemie: ograniczaniu marnotrawstwa w sposobie, w jaki nowoczesne systemy AI zuzywaja kontekst. Budujemy narzedzia, infrastrukture i produkty, ktore sprawiaja, ze uzyteczna AI jest szybsza, tansza i bardziej sterowalna.
Infrastruktura, ktora sie kumuluje
Nizsze zuzycie tokenow to nie tylko problem kosztu. Poprawia opoznienia, niezawodnosc, sterowalnosc i zakres workflowow, ktore staja sie praktyczne w prawdziwych srodowiskach produkcyjnych.
Systemy, ktorych ludzie rzeczywiscie moga uzywac
Dbamy o narzedzia, ktore pasuja do prawdziwych zespolow, prawdziwych repozytoriow i prawdziwych ograniczen. Celem nie jest abstrakcyjna inteligencja. Celem jest uzyteczna inteligencja z mniejszym i czystszym budzetem kontekstu.
Dlaczego istniejemy
AI rozwija sie szybciej niz jej warstwa efektywnosci
Mozliwosci modeli rosly szybko, ale wiekszosc zespolow nadal pracuje z AI przez nieefektywne workflowy. Systemy czytaja za duzo, pobieraja zbyt szeroko i zuzywaja tokeny na odbudowywanie kontekstu, ktory powinien juz byc ustrukturyzowany.
Ta nieefektywnosc ogranicza to, co AI moze robic w praktyce. Podnosi koszt i opoznienie, utrudnia sterowanie wynikami i blokuje wdrozenia tam, gdzie kazde zapytanie musi byc precyzyjne, szybkie i wyjasnialne.
Distillation Labs istnieje po to, aby zamknac te luke. Budujemy systemy, w ktorych kazdy token ma znaczenie.
Co robimy
Budujemy produkty i infrastrukture wokol kompresji kontekstu
Nasza praca koncentruje sie na retrievalu, pamieci, orkiestracji i narzedziach developerskich, ktore redukuja zbedny kontekst modelu, zachowujac sygnal potrzebny do uzytecznej pracy.
W praktyce oznacza to lepsze wyszukiwanie, mniejsze prompty, czystsze przekazania, ciasniejsze petle informacji zwrotnej i produkty, ktore dostarczaja wiecej wartosci na zuzyty token.
Nie probujemy byc ogolnym laboratorium AI. Budujemy warstwe efektywnosci wokol systemow AI.
Co chcemy osiagnac
Przyszlosc, w ktorej uzyteczna AI jest przystepna, czytelna i precyzyjna
Chcemy, aby systemy AI byly znacznie bardziej wydajne w uruchamianiu i znacznie latwiejsze do kierowania. Im precyzyjniej system potrafi pobierac, kompresowac i zachowywac kontekst, tym szerzej mozna go wdrazac.
Naszym dlugoterminowym celem jest uczynienie zuzycia tokenow dyscyplina projektowa pierwszej klasy. Oznacza to mierzenie marnotrawstwa, redukcje overheadu i budowanie produktow, w ktorych efektywnosc jest czescia podstawowego doswiadczenia uzytkownika.
Jak pracujemy
Dzielic sie tym, co dziala
Planujemy publikowac teksty techniczne, notatki produktowe i kod, gdy dzielenie sie pomaga spolecznosci zrozumiec, jak budowac bardziej efektywne systemy AI.
Budowac z ludzmi w petli
Zalezy nam na wspolpracy czlowiek AI. Systemy, ktore budujemy, powinny pomagac ludziom zachowac kontrole przy jednoczesnym obnizaniu kosztu dojscia do uzytecznych odpowiedzi i dzialan.
Mierzyc to, co wazne
Optymalizujemy pod katem realnej gestosci sygnalu: lepszych wynikow, mniejszego marnotrawstwa kontekstu, szybszej iteracji i systemow, ktore pozostaja zrozumiale podczas skalowania.
Projektowac na dlugi termin
Niezawodnosc, czyste interfejsy i trwala infrastruktura maja znaczenie. Efektywne systemy pozostaja efektywne tylko wtedy, gdy ich fundamenty sa budowane starannie.
Obecne produkty
Dwa produkty, jedna teza o efektywnosci
Nasza najblizsza praca skupia sie na produktach i narzedziach, ktore zmniejszaja marnotrawstwo tokenow w prawdziwych workflowach developerskich. Contextro pomaga agentom odzyskac wlasciwy fragment kontekstu repozytorium przed edycja. Agentyc daje agentom deterministyczny runtime przegladarki, aby mogli inspekowac i obslugiwac prawdziwe interfejsy webowe bez zaleznosci od LLM w krytycznej sciezce. Razem pchaja uzyteczna AI w strone mniejszych, czystszych i bardziej sterowalnych workflowow.