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摘要：
CTGT在VB Transform 2025大会上获最佳演讲风格奖，其创始人Cyril Gorlla揭示了企业面临的”AI厄运循环”：54%企业视AI为首要技术风险，44%机构曾因AI实施受挫。CTGT基于Gorlla的ICLR论文研究，开发了特征级定制技术栈，比传统方法快500倍且准确率99.9%，可实时修改模型行为。应用案例包括邮件合规审查和品牌一致性工具，与DeepSeek合作实现敏感查询100%响应率。技术已为保险公司首周减少500万美元风险，并将AI幻觉降低80%-90%。Gorlla11岁精通编程，2024年与Trevor Tuttle创立CTGT，2025年完成720万美元种子轮融资，由谷歌Gradient领投。公司计划扩大团队以解决AI低效问题。
CTGT在VB Transform 2025荣获最佳演讲风格奖 | VentureBeat
CTGT在VB Transform 2025荣获最佳演讲风格奖
作者：James Thomason @jathomason
2025年6月27日 下午5:48
CTGT在2025年6月25日旧金山VB Transform创新展示会上荣获最佳演讲奖。摄影：Michael O’Donnell Photography
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总部位于旧金山的初创企业CTGT凭借其通过特征级模型定制提升AI可信度的技术，在VB Transform 2025大会上荣获最佳演讲风格奖。这家由23岁的Cyril Gorlla创立的企业展示了其核心技术——通过直接修改模型特征（而非传统微调或提示工程方法）帮助客户突破AI信任壁垒。
Gorlla在演讲中揭示了企业面临的”AI厄运循环”：德勤数据显示54%的企业将AI列为首要技术风险，麦肯锡则报告44%的机构曾因AI实施遭遇负面后果。
“本次会议多次提及AI厄运循环，“Gorlla在演讲中阐释，“遗憾的是多数（AI投资）未能见效。（强生公司刚刚取消了](https://www.wsj.com/articles/johnson-johnson-pivots-its-ai-strategy-a9d0631f)数百个AI试点项目，因为这些系统缺乏根本可信度，未能实现投资回报）。”### 突破AI算力墙
CTGT的方法与传统AI定制技术有着显著差异。该公司基于Gorlla在加州大学圣地亚哥分校担任特聘教授期间的研究成果创立。
2023年，Gorlla在国际学习表征会议（ICLR）发表论文，提出了一种评估和训练AI模型的新方法，其速度比现有方法快500倍，同时能达到”三个九”（99.9%）的准确率。
CTGT没有依赖暴力扩展或传统深度学习方法，而是开发了所谓的”全新AI技术栈”，从根本上重新构想了神经网络的学习方式。该公司的创新聚焦于在AI模型的特征层面进行理解和干预。
与依赖辅助AI系统进行监控的标准可解释性方案不同，CTGT提供了数学可验证的可解释能力，无需补充模型即可实现，在此过程中大幅降低了计算需求。
这项技术通过识别驱动审查或幻觉等行为的特定潜变量（特征空间中的神经元或方向），在推理时动态修改这些变量而不改变模型权重。这种方法使得企业能够实时定制模型行为，而无需让系统离线进行重新训练。### 实际应用案例
在Transform大会上，Gorlla展示了两个已在财富20强金融机构中部署的企业级应用：
邮件合规审查流程：通过训练模型理解企业特定的合规内容标准，使分析师能够实时检查邮件是否符合规范。系统会标记潜在问题内容并提供具体解释。
品牌一致性工具：帮助营销人员创作符合品牌价值观的文案。系统可针对特定品牌给出个性化建议，说明某些短语的适用性原因，并对不符合品牌调性的内容提出改进方案。
“如果一家公司有900个应用场景，他们不再需要微调900个模型，“Gorlla解释道，“我们是模型无关的解决方案，直接接入即可。”
CTGT技术的典型实践案例是其与DeepSeek模型的合作：通过识别并修改导致审查行为的特征参数，在保持模型推理、数学和编码等中性任务性能不变的前提下，实现了对敏感查询100%的响应率。
配图：VB Transform 2025大会CTGT演讲现场### 已证实的投资回报率
CTGT的技术似乎正在带来可衡量的成效。在问答环节中，Gorlla提到：“在与某家人工智能驱动的头部保险公司合作的首周部署中，我们为其减少了500万美元的责任风险。”
另一家早期客户Ebrada Financial利用CTGT提升了客服聊天机器人的事实准确性。创始人兼税务策略师Ley Ebrada表示：“此前，聊天机器人因幻觉应答及其他错误导致大量客户要求转接人工客服以澄清答案。CTGT显著提高了聊天机器人的准确性，消除了绝大部分这类人工服务请求。”
在另一案例中，CTGT与一家未透露名称的财富10强企业合作，增强了计算受限环境下的终端设备AI能力。该公司还协助某头部计算机视觉企业实现了模型性能提升10倍，同时保持相当的准确度。
该公司宣称其技术可将幻觉现象减少80%-90%，并以99.9%的可靠性实现AI部署，这对医疗和金融等受监管行业的企业至关重要。### 从海得拉巴到硅谷
Gorlla的成长历程本身就是一个非凡的故事。他出生于印度海得拉巴，11岁就精通编程，高中时为了给训练AI模型榨取更多性能甚至拆解笔记本电脑。后来他赴美求学，在加州大学圣地亚哥分校获得Endowed Chair奖学金。
他的研究专注于探索神经网络学习的基本机制，这项研究催生了他在ICLR上发表的论文，并最终发展为CTGT。2024年末，Gorlla与联合创始人Trevor Tuttle（一位超大规模机器学习系统专家）入选了Y Combinator 2024年秋季批次。
除了机构投资者外，这家初创公司还吸引了马克·库班等知名科技领袖的注资，他们被其”让AI更高效可靠”的愿景所打动。### 融资与未来展望
CTGT由Gorlla和Tuttle于2024年年中创立，并于2025年2月超额完成720万美元种子轮融资，本轮融资由谷歌旗下早期AI基金Gradient领投。其他投资方包括General Catalyst、Y Combinator、Liquid 2、Deepwater以及知名天使投资人如Keras创始人François Chollet、Twitch联合创始人Michael Seibel（Y Combinator）和Paul Graham（Y Combinator）。
“在行业苦于如何在当前算力限制下扩展AI之际，CTGT的诞生恰逢其时，“Gradient管理合伙人Darian Shirazi表示，“CTGT消除了这些限制，使企业能够快速扩展AI部署，并在智能手机等设备上运行先进AI模型。这项技术对大型企业高风险AI部署的成功至关重要。”
随着AI模型规模超越摩尔定律以及AI训练芯片的发展，CTGT致力于更基础性地理解AI，以应对低效和日益复杂的模型决策。公司计划利用种子资金扩大工程团队并完善其平台。
每位决赛入围者向600名行业决策者展示了方案，并获得了来自Salesforce Ventures、Menlo Ventures和Amex Ventures的风险投资评委小组的反馈。
了解其他获奖者Catio和Solo.io。其他入围者包括Kumo、Superduper.io、Sutro和Qdrant。
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