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Sentient
Garantizar que la Inteligencia General Artificial sea de código abierto y no esté controlada por una sola entidad. @SentientEco @OpenAGISummit
OML 1.0 llega a la pista principal de @NeurIPSConf 🙌
Después de establecer el paradigma para la seguridad de modelos a través de OML, nuestro equipo de investigación desarrolló una de las formas más eficientes de proteger la identidad del modelo a gran escala.
Nuestro artículo "Huella Digital Escalable para LLMs" describe un método de protección que es ~100 veces mejor que las alternativas preexistentes.
🧵 Ahora es posible incrustar decenas de miles de huellas digitales persistentes en modelos de pesos abiertos sin degradar la utilidad, lo que permite la procedencia, la concesión de licencias y mucho más.


Sentient15 oct, 05:59
Estamos emocionados de anunciar que @NeurIPSConf—la conferencia de IA más grande del mundo—ha aceptado 4 de nuestros artículos en varias categorías. Algunos incluso podrían llamarlo "excelencia de pila completa" 😁
Aquí hay un adelanto de nuestro trabajo que ha sido reconocido por sus avances:
➡️ OML 1.0 (Pista Principal): huellas dactilares escalables de LLM—una mejora de cien veces en los intentos de huellas dactilares heredados para modelos abiertos, inyectando 24,576 huellas persistentes mientras que el máximo anterior era de ~100 huellas dactilares…sin ninguna caída en el rendimiento del modelo.
➡️ LiveCodeBenchPro (Pista de Datos y Benchmark): nuestro benchmark personalizado enfocado en la capacidad de programación, ilustrando las verdaderas capacidades del rendimiento de codificación de los modelos. En este benchmark, pudimos crear modelos 10 veces más pequeños, utilizando el 20% de los datos, para lograr resultados comparables a los modelos competidores.
➡️ MindGames Arena (Pista de Competencia): seleccionado por NeurIPS para llevar a cabo una competencia de IA para que los agentes se mejoren a sí mismos a través de juegos sociales. El próximo paradigma de mejora de IA proviene de la autooptimización, y estamos extremadamente emocionados de ser los anfitriones de esta competencia única en su tipo para crear IA auto-mejorada.
➡️ OML (Talleres y Tutoriales—Lock-LLMs): nuestro trabajo estableció el desafío y la solución en torno a la seguridad del modelo: un primitivo que permite a los creadores desarrollar modelos abiertos con control verificable, impuesto criptográficamente bajo acceso de caja blanca.
¡Estén atentos para hilos profundos a lo largo de la semana!
32,44K
Andrew Miller (@socrates1024) es uno de los coautores del documento OML.
Trabaja en Teleport en aplicaciones de computación confidencial en redes sociales y comunicaciones. Tiene un doctorado del Centro de Ciberseguridad de la @UofMaryland y es Profesor Asociado Adjunto en la @UofIllinois, así como Director Asociado de IC3 en @initc3org.
Su experiencia en criptografía y computación confidencial lo convierte en un colaborador ideal en mecanismos que permiten que los artefactos de IA de código abierto sean abiertos, monetizables y leales (OML). Andrew contribuyó a la sección sobre computación confidencial y TEEs.
Junto a Andrew, hemos coautorado y publicado un manuscrito fundamental que detalla los próximos pasos hacia OML, empujando la frontera de la investigación que impulsa la IA de código abierto; consulte
para más detalles.
Este trabajo se presentará en 2025 en @NeurIPSConf durante el Taller sobre Lock-LLM.

70,74K
Pista del Taller OML
Estamos comenzando nuestra serie de "excelencia de pila completa" en NeurIPS con una inmersión profunda en OML (Abierto, Monetizable, Leal): un nuevo primitivo que mantiene los modelos abiertos mientras preserva el control de políticas, la procedencia y la monetización.
🧵 Descubre cómo OML logra esto y por qué beneficia a constructores e investigadores.


Sentient15 oct, 05:59
Estamos emocionados de anunciar que @NeurIPSConf—la conferencia de IA más grande del mundo—ha aceptado 4 de nuestros artículos en varias categorías. Algunos incluso podrían llamarlo "excelencia de pila completa" 😁
Aquí hay un adelanto de nuestro trabajo que ha sido reconocido por sus avances:
➡️ OML 1.0 (Pista Principal): huellas dactilares escalables de LLM—una mejora de cien veces en los intentos de huellas dactilares heredados para modelos abiertos, inyectando 24,576 huellas persistentes mientras que el máximo anterior era de ~100 huellas dactilares…sin ninguna caída en el rendimiento del modelo.
➡️ LiveCodeBenchPro (Pista de Datos y Benchmark): nuestro benchmark personalizado enfocado en la capacidad de programación, ilustrando las verdaderas capacidades del rendimiento de codificación de los modelos. En este benchmark, pudimos crear modelos 10 veces más pequeños, utilizando el 20% de los datos, para lograr resultados comparables a los modelos competidores.
➡️ MindGames Arena (Pista de Competencia): seleccionado por NeurIPS para llevar a cabo una competencia de IA para que los agentes se mejoren a sí mismos a través de juegos sociales. El próximo paradigma de mejora de IA proviene de la autooptimización, y estamos extremadamente emocionados de ser los anfitriones de esta competencia única en su tipo para crear IA auto-mejorada.
➡️ OML (Talleres y Tutoriales—Lock-LLMs): nuestro trabajo estableció el desafío y la solución en torno a la seguridad del modelo: un primitivo que permite a los creadores desarrollar modelos abiertos con control verificable, impuesto criptográficamente bajo acceso de caja blanca.
¡Estén atentos para hilos profundos a lo largo de la semana!
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