基础层数据
总融资 $16M📍 旧金山 · 硅谷成立于 2025
简介
Preference Model 是一家 2025 年成立、总部位于旧金山的 AI 训练数据研究公司，为前沿 AI 实验室构建强化学习训练环境、奖励函数与安全评分框架，防止模型在训练中利用评分漏洞（reward hacking）。其开源框架 Karotte 支持用 Python 编写任务、在沙盒中运行 agent、安全评分并记录轨迹。
资本关系图
创始人 / 核心团队
Jennifer Zhou联合创始人Ning Cao联合创始人
相似公司· 同赛道「数据」
Labelbox
数据AI训练数据、强化学习环境与智能体基础设施
Proximal
数据为前沿 AI 实验室构建长时程强化学习训练环境与评测数据，先切编程智能体训练数据
Fleet AI
数据为前沿 AI 实验室与企业构建高仿真强化学习训练环境（仿 Salesforce、Excel 及浏览器/桌面工作流），用于训练与评测 computer-use agent
Micro1
数据为前沿 AI 实验室提供人类专家标注、强化学习评估与机器人训练数据
Contra
数据为前沿 AI 实验室与创意类 AI 产品公司提供创意人类评测与后训练数据服务（Contra 旗下业务线）
Abundant
数据为 AI agent 提供人机协同边缘案例处理 API，并为 AI 实验室构建 agent 仿真/RL 训练环境与数据集。
可能匹配的投资方
按投资机构近 24 个月在同赛道的出手记录推荐，叠加相近阶段与同地区。仅供参考，不含评级判断。