# Стартап Taste Labs привлёк $18,5 млн на инфраструктуру для борьбы с «мусорным» ИИ-контентом

> Компания Taste Labs, основанная Таис Бранко (Thais Branco), вышла из режима скрытой разработки, объявив о привлечении $18,5 млн на создание инфраструктуры для фильтрации некачественного контента, генерируемого искусственным интеллектом.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/startap-taste-labs-privljok-18-5-mln-na-infrastrukturu-dlja-borby-s-musornym-ii-kontentom
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/startap-taste-labs-privljok-18-5-mln-na-infrastrukturu-dlja-borby-s-musornym-ii-kontentom.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-17T23:00:35+03:00
- Modified: 2026-06-17T23:00:35+03:00

Компания Taste Labs, основанная Таис Бранко (Thais Branco), вышла из режима скрытой разработки, объявив о привлечении $18,5 млн на создание инфраструктуры для фильтрации некачественного контента, генерируемого искусственным интеллектом. Раунд возглавил венчурный фонд Amplify Partners. 

Taste Labs позиционирует себя как разработчик инструментов для автоматического выявления и исключения из обучающих наборов данных так называемого «AI slop» — низкокачественного или нерелевантного контента, который снижает эффективность моделей машинного обучения. По словам Бранко, проблема стала особенно острой с ростом объёмов синтетического контента, который заполняет интернет и ухудшает качество данных для тренировки новых моделей.

Основательница стартапа ранее работала в компаниях Scale AI и Hugging Face, где занималась вопросами качества данных. В Taste Labs она намерена применять наработки в области оценки контента, чтобы создать систему, способную отличать полезные данные от «цифрового шума». «Мы строим инфраструктуру, которая позволит моделям учиться на лучших примерах, а не на мусоре», — заявила Бранко в комментарии для отраслевых СМИ.

Инвестиции в размере $18,5 млн привлёк венчурный фонд Amplify Partners, известный вложениями в инфраструктурные проекты для ИИ. Среди других инвесторов — бывшие сотрудники Google DeepMind и OpenAI, а также предприниматели из сферы машинного обучения. Средства пойдут на расширение команды и разработку продуктов, которые планируется предложить как облачные сервисы для корпоративных клиентов.

Проблема «AI slop» обсуждается в индустрии с 2023 года, когда стало очевидно, что модели, обученные на синтетическом контенте, начинают воспроизводить ошибки и искажения. Эксперты отмечают, что без эффективных механизмов фильтрации данных дальнейшее масштабирование ИИ может столкнуться с фундаментальными ограничениями.

Источники: X-пост Sarah Catanzaro, 16 июня 2026; публикация на Digg.