Graft的联合创始人兼首席执行官 Adam Oliner 曾在 Slack 运行机器学习，在那里他帮助建立了公司的内部人工智能基础设施。 Slack 缺乏像 Meta 或 Google 这样的公司的资源，但它仍然有大量数据需要筛选，他的工作是在较小的规模上构建一些东西来帮助 AI 在数据集上工作。
在一个小团队的情况下，与网络规模的同行相比，他只能构建他所谓的“微型”解决方案。然而，在他和他的团队构建它之后，他意识到它具有广泛的适用性，可以帮助其他小型组织在没有大量资源的情况下利用人工智能和机器学习。
“我们在 Slack 构建了一种迷你 Graft，用于在整个产品中推动语义搜索和推荐。而且它非常有效……那时我们说，如果我们能把它交到大多数组织手中，它就非常有用、如此强大，我们认为我们可以真正改变人们与数据交互以及与人工智能交互的方式，”奥莱纳告诉我。
去年，他决定离开 Slack，独自走出去，创办了 Graft 来解决许多公司的问题。他说，该解决方案的美妙之处在于它提供了您入门所需的一切。它不是解决方案的一部分，也不是需要插件才能完成的解决方案。他说它适用于开箱即用的公司。
“Graft 的重点是让 99% 的人可以使用 1% 的人工智能。”他说。他的意思是让较小的公司能够访问和使用现代人工智能，特别是针对某些特定任务的预训练模型，他说这提供了巨大的优势。
“这些有时被称为主干模型或基础模型，这是斯坦福大学的一个小组试图创造的一个术语。这些本质上是非常大的预训练模型，它们编码了大量关于数据域的语义和结构知识。这很有用，因为您不必在每个新问题上都从头开始，”他说。
该公司仍在进行中，与测试版客户合作完善解决方案，但预计将在今年晚些时候推出产品。目前他们有一个 11 人的团队，Oliner 说现在考虑建立一个多元化的团队永远不会太早。
当他决定创办这家公司时，他首先要找的人是 Netflix 前工程主管 Maria Kazandjieva。 “我一直在努力建立创始团队的其他成员，并雇佣其他关注多元化和包容性的人。所以，你知道，就在 [前几天]，我们正在与专注于女性和有色人种的招聘社区进行交谈，部分原因是我们觉得现在对建立多元化团队的投资只会让以后的工作变得更加容易，”他说。
随着 Graft 的旅程开始，该公司宣布在 NEA、Essence VC、Formate Ventures 和 SV Angel 的帮助下，由 GV 牵头的 450 万美元的种子前投资。