アレッサンドロ・カペリ
Alessandro Cappelli
Adaptive ML 共同創業者・Chief Customer Officer / 元 Falcon (TII) チーム
略歴
- — TII で Falcon モデルのトレーニングに参加
- — Adaptive ML 共同創業、 Chief Customer Officer 就任
- 2026-04 AI Engineer Europe (London) で 「Scaling RL」 発表
補足
Adaptive ML (大企業向け RL Ops プラットフォーム) の共同創業者・Chief Customer Officer。 AT&T / Manulife / CCS 等の大企業が、 自社専用の特化型 LLM を構築・評価・本番運用するための 「Adaptive Engine」 を提供。
経歴: 約 3 年前、 Falcon (当時最も広く採用されていた OSS モデルの 1 つ、 TII / UAE 政府系) を訓練したチームに所属。 そこで 「OSS モデルを本番に持っていくときに最も足りないピース = 強化学習 (RL)」 という洞察を得て、 Adaptive ML を創業 (現在の創業コアチームと共に)。
主要主張 (AI Engineer Europe 2026): 「GenAI pilot の 95% は本番に到達できない、 これは『last mile の神話』 によるもの」。 MVP からの距離が短いという信仰は誤り、 本当の長距離は MVP → 本番の道のり。 そして RL こそが、 model lifecycle を industrialize できる唯一のアルゴリズム — 任意のフィードバック (KPI / business outcome / LLM-as-judge) を数学的に体系的に統合できる構造を持つから。
RL 推しの根拠: 同等性能を SFT より遥かに小さなモデルで実現可能 → 推論コスト・レイテンシ・所有権の 3 つで unlock を提供。 環境さえあれば合成データもパイプラインの副産物として生成可能。 PPO 等のアルゴリズムは 4 LLM 並列実行などインフラ複雑だが、 Adaptive Engine がレシピ化して隠蔽する。
